천병철 연구실
고려대학교 의예과
천병철 교수
감염병역학
공간역학·Spatial Epidemiology
시공간 통계분석
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천병철 연구실
고려대학교 의예과 천병철 교수
천병철 연구실은 감염병역학과 의료정보학 기반의 분석 방법을 활용하여 감염병의 발생 양상과 공중보건 개입의 효과를 규명합니다. 감염병의 전파 동역학을 평가하고, NHIS 자료와 환경 요인 또는 지역 공변량을 결합해 치명률과 합병증 위험, 백신 후 재감염 양상 등 보건 의사결정에 필요한 역학적 근거를 도출합니다. 또한 지리정보 및 시공간 통계 기법을 적용하여 고위험 지역을 식별하고, One Health 관점에서 숙주·환경 정보를 포함한 위험요인 분석을 수행합니다. 감염병 위기 시기에 온라인 검색 신호를 활용해 정신건강 영역의 변화까지 추적하는 디지털 역학 연구도 병행합니다.
감염병역학공간역학·Spatial Epidemiology시공간 통계분석Bayesian 모델링One Health 역학
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
감염병 전파·예후·백신 효과 통합 역학 및 개입평가 연구
Integrated Epidemiology, Outcome Analysis, and Intervention Evaluation for Infectious Diseases
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공간역학·베이지안 공간회귀 기반 감염병 분포와 지역위험요인 규명 연구
Spatial Epidemiology and Bayesian Spatial Regression for Disease Distribution and Regional Risk Fact
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디지털 헬스 데이터 기반 감염병 위기 신호(정신건강) 모니터링 연구
Digital Health Signal Monitoring for Infectious Disease Crises (Mental Health)
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
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인용수 2
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2023Effects of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus Vaccination on Reinfection: A Community-Based Retrospective Cohort Study
Hyerin Gim, Seul Lee, Haesook Seo, Yumi Park, Byung Chul Chun
IF 5.2 (2023)
Vaccines
배경: 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)는 빈번한 재감염이 특징인 질환이다. 그러나 재감염에 영향을 미치는 요인은 여전히 충분히 규명되지 않았으며, 특히 재감염 예방에서의 COVID-19 백신의 효과와 증상 양상 및 재감염까지의 간격에 미치는 영향에 대해서는 불명확하다. 방법: 본 후향적 코호트 연구는 2020년 1월부터 2022년 2월까지의 기간 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 재감염 환자를 대상으로 하였다. 본 연구에는 연령이 >17세인 환자 중, 두 차례의 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 감염 사이에서 최소 90일 이상 후 재감염된 환자를 포함하였다. 주요 평가 지표는 재감염 시 증상 감소와 재감염 간격이었다. 결과: < 0.001). 결론: 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 감염을 예방하는 역할 외에도, 백신은 증상성 재감염의 발생률을 감소시키고 재감염 간격을 증가시킨다. 따라서 이전 감염이 있더라도 백신 접종이 필요하다. 본 연구 결과는 COVID-19 백신 접종을 활용하기 위한 의사결정에 도움이 될 수 있다.
https://doi.org/10.3390/vaccines11091408
Medicine
Asymptomatic
Vaccination
Retrospective cohort study
Internal medicine
Coronavirus
Cohort
Severe acute respiratory syndrome
Immunology
Disease
2
Article
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인용수 20
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2022Epidemiologic Characteristics and Case Fatality Rate of Vibrio vulnificus Infection: Analysis of 761 Cases From 2003 to 2016 in Korea
Jung Sook Kim, Eun Gyu Lee, Byung Chul Chun
IF 4.5 (2022)
Journal of Korean Medical Science
배경: 감염과 그 치명률을 파악하고, 감염을 효과적으로 예방하며 사망률을 낮추기 위해 역학적 특성을 규명하고자 하였다. 방법: 감염 환자 중 국민건강보험공단(NHIS) 자료가 있고, 해안 해수 온도 데이터가 국립수산과학원 산하 한국해양데이터센터에서 제공된 대상자를 포함하였다. 2003년부터 2016년까지 761명의 환자를 대상으로 역학조사를 추적·분석하였다. 추적이 이루어지지 않은 총 152명의 환자는 분석에서 제외하였다. 치명률은 2011년부터 2016년까지 KCDC에 보고된 325건에 대해 분석하였다. 결과: 감염 발생률은 인구 10만 명당 0.12명이었으며, 연구 기간 중 9월에 가장 높은 발생률(41.1%)이 보고되었다. 인구 10만 명당 발생률은 전남에서 가장 높았고(8.23), NHIS를 통해 청구한 환자 수는 9월에 가장 많았다(105명). 평균 해수 온도는 8월에 24.1°C로 가장 높았으며, 많은 환자가 발생한 8월~10월의 평균 해수 온도는 22.4°C였다. 남녀 비는 6:1이었고, 환자의 96.4%가 40세 이상이었다. 환자 중 96.1%가 기저질환을 가지고 있었으며, 그중 가장 흔한 질환은 간경변증(56.3%)이었다. 치명률은 48.9%였다. 결론: 감염과 사망률은 수십 년 동안 감소하지 않았으며, 치명률이 높은 중요한 공중보건 문제로 여전히 남아 있다.
https://doi.org/10.3346/jkms.2022.37.e79
Vibrio vulnificus
Case fatality rate
Medicine
Incidence (geometry)
Epidemiology
Disease surveillance
Environmental health
Notifiable disease
Internal medicine
Demography
3
Article
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인용수 6
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2022Health behaviors and the risk of COVID-19 incidence: A Bayesian hierarchical spatial analysis
Jeehyun Kim, Dae‐Sung Yoo, Kwan Hong, Byung Chul Chun
IF 6.7 (2022)
Journal of Infection and Public Health
질병 전파 초기 단계부터, 지역사회별 건강 행동 특성에 대한 건전한 이해에 기반을 둔 효과적인 감염 관리 조치를 시행해야 한다. 그러나 공간적 맥락에서 COVID-19 감염의 가능한 기여 요인으로서 건강 행동을 탐색한 연구는 많지 않다. 본 연구는 공간적 맥락에서 전파 초기 단계의 COVID-19 발생의 잠재적 요인으로서 건강 행동을 조사하였다. 우리는 공공에서 이용 가능한 자료로부터, 보건 상태 및 사회경제적 요인을 포함한 건강 행동과 공변량에 대해, 전국적 COVID-19 백신 접종 시작일 하루 전인 2021년 2월 25일 기준의 COVID-19 누적 확진자 데이터를 지방자치단체 수준에서 추출하였다. 발생의 공간적 자기상관성은 Global Moran’s I 통계를 사용하여 분석하였다. 잔차의 공간적 자기상관성을 다루기 위해 Besag–York–Mollie 모형을 이용하여 건강 행동과 COVID-19 발생 간의 연관성을 검토하였다. COVID-19 발생은 대한민국 전역에서 양의 공간적 자기상관성을 보였으며(I = 0.584, p = 0.001), 그 결과는 독감 백신을 전년도에 접종한 개인이 공변량을 조정한 이후에도 COVID-19 발생과 음의 연관성을 보였음을 시사한다(상대위험도=0.913, 95% 신뢰구간=0.838–0.997). 본 생태학적 연구는 지방자치단체 수준의 COVID-19 전파 초기 단계에서, 특히 독감 예방접종을 중심으로 COVID-19 감염과 건강 행동 사이의 연관성을 제안한다.
https://doi.org/10.1016/j.jiph.2022.12.013
Context (archaeology)
Incidence (geometry)
Credible interval
Spatial analysis
Spatial epidemiology
Covariate
Environmental health
Transmission (telecommunications)
Coronavirus disease 2019 (COVID-19)
Demography
최신 정부 과제
6
과제 전체보기
1
주관|
2021년 11월-2022년 10월
|20,000,000원감염병유행과 건강위험요인 통제를 위한 시공간역학분석과 모델링: 한국-스위스 연구자네트워크를 중심으로
본 과제는 한-스위스 시공간역학 국제공동연구를 통해 유행성 질환의 위험이 지역마다 어떻게 달라지는지 분석하고, 연구자 교류로 연구 네트워크를 키우는 연구임.
연구 목표는 한-스위스 국제공동 심포지엄 및 국제공동연구를 바탕으로 지역 단위 감시와 확산방지를 위한 기술을 선도화하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 Swiss TPH의 Bayesian Modelling and Analysis group과 협력하여 질병 및 위험인자의 시공간 분포를 공개데이터 기반 disease mapping, cluster analysis, Poisson regression, Multilevel analysis, Bayesian Hierarchical Model 등으로 분석하는 데 있음. 기대 효과는 유행성 질환의 지역 이질성 이해와 관리·감시체계 국제적 표준화, 연구자 인적교류를 통한 시공간역학 기술 선도화임.
시공간역학
공간역학
역학
전염성 질환
코로나19
2
협동|
2012년 11월-2017년 10월
|574,000,000원다제내성 세균 감염증 예방을 위한 병원감염관리 효과 연구
본 과제는 다제내성 세균 환자에서 감염이 얼마나 발생하는지와 병원 내 감염관리 상황을 조사해 개선점을 찾는 연구임.
연구목표는 다제내성 세균 감염관리 상태와 감염율을 파악하고, 감염관리 구성성분·적용 및 변화 정도가 감염율 감소에 미치는 영향을 평가하는 데 있음. 핵심 연구내용은 감염내과 의사, 임상미생물 의사, 감염관리사, 역학자로 전담팀을 구성하고, 선별검사를 위한 설문 작성 및 표본 병원 선택 후 의무기록 조사를 수행하는 절차임. 기대효과는 감염관리 현황 파악, 문제점 도출, 현재 감염관리 효과 파악 및 다제내성균 감염증 감염관리에 대한 정책 제언 제시임.
원내 감염
다제내성 세균
감염관리
효
3
협동|
2010년 11월-2016년 10월
|1,300,000,000원지역사회기반 인플루엔자 전파특성 및 위해도 평가와 근거중심 중재기법 개발연구
본 과제는 2009년 신종인플루엔자와 인플루엔자의 지역사회 확산을 분석하고, 유행을 예측·평가·통제하는 한국형 방법을 개발하는 연구임.
연구 목표는 지역사회 확산모형분석 및 위해도 평가방안 개발, 한국형 전파모형 개발, 유행모형 기반 근거중심 유행통제 중재기법 개발에 있음. 핵심 연구 내용은 GIS 시공간 재구성 및 요인분석, Thompson 모형을 이용한 외래·입원·사망자 수 추정, ILI·발생률·유병률·입원률과 접촉 매트릭스·2차발병률 기반 전파기전 분석, 감시자료 기반 조기유행 경보 알고리즘과 유행 시뮬레이션·중재사업평가 프로그램 개발, 위해도 수준별 검역·사회격리·휴교 및 항바이러스제·백신접종 우선순위 효과 측정임. 기대효과는 역학지표 획득과 정책결정 직접 활용, 신속한 위해도 평가를 통한 통제정책 선택 및 우선순위 설정 도구 제공에 있음.
인플루엔자
위해도평가
지역사회연구
역학지표
한국형 유행모델링