Zhu Y, Wang S, Yu Q, Zheng S, Zhang Z, Xu L, Lin P.
Dig Dis Sci. 2026 May 6. doi: 10.1007/s10620-026-09956-w.
Introduction
자가면역성 위염(autoimmune gastritis, AIG)은 A형 위염(type A gastritis)이라고도 불리며, 자가면역 기전에 의해 발생하는 만성 위축성 위염이다 [1]. 면역계는 벽세포 항체(anti-parietal cell antibody) 및/또는 내인자 항체(anti-intrinsic factor antibody)를 생성하며, 이 항체들은 위 체부와 기저부의 산 분비 점막을 공격하고 손상시켜 벽세포의 파괴를 초래한다. 이러한 과정은 이후 고가스트린혈증(hypergastrinemia)을 유발하고 비타민 B12의 흡수를 저해하게 된다 [2]. 그 결과 악성빈혈(pernicious anemia), 위암(gastric cancer), 위 신경내분비종양(gastric neuroendocrine tumors)의 위험이 증가하게 된다 [3]. 따라서 조기 진단과 조기 개입이 매우 중요하다 [4].
현재 AIG에 대한 국제적으로 통일된 진단 기준은 아직 마련되어 있지 않다 [5]. 이로 인해 전 세계적인 진단률을 정확히 평가하기는 어렵지만, 관련 근거들은 진단률이 증가하고 있음을 시사한다 [6]. AIG의 임상 진단에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 첫 번째 어려움은 질환 초기 단계에서 특징적인 증상이 부족하다는 점이다. 초기에는 비특이적인 소화불량(non-specific dyspepsia)이나 서서히 진행하는 빈혈 형태로 나타나는 경우가 많아 쉽게 간과될 수 있다. 두 번째로, 벽세포 항체(PCA)와 내인자 항체(IFA) [7]와 같은 주요 혈청학적 표지자는 충분한 민감도를 가지지 못하며, 특히 진행된 단계에서는 위음성(false negative)이 발생할 수 있어 선별검사로서의 신뢰성이 떨어질 수 있다. 세 번째로, 내시경 및 조직학적 검사 또한 한계를 가진다. 초기 내시경 소견은 미묘한 경우가 많으며, 진행된 위축성 변화는 헬리코박터 파일로리 관련 위염(Helicobacter pylori-associated gastritis)이나 연령 관련 변화와 겹치는 경우가 흔하다 [8]. 또한 병변을 인지하는 내시경 의사의 능력에도 차이가 존재한다. 조직검사를 위한 생검 채취에는 높은 정확성이 요구되며, 채취 오류는 위음성 결과로 이어질 수 있다. 마지막으로 AIG는 다른 자가면역질환과 동반되는 경우가 많아 감별진단을 더욱 복잡하게 만든다 [9]. AIG의 진단율을 향상시키기 위해 현재의 임상 가이드라인에서는 혈청검사, 내시경 검사, 병리조직학적 평가를 통합한 다학제적 종합 진단 전략을 권고하고 있다 [4].
Plan–Do–Check–Act(PDCA) 사이클은 의료 질 관리 분야에서 널리 사용되는 도구로, 서비스 질, 환자 안전, 운영 효율성을 향상시키는 데 상당한 효과를 보여 왔다 [10]. 그러나 아직까지 AIG의 진단 과정 개선에 적용된 바는 없다.
본 연구는 PDCA 사이클을 AIG 진단 과정에 통합하는 것을 목적으로 설계되었다. 특히 혈청검사, 내시경 검사 절차, 임상 교육에 중점을 두어 소화기내과 의사들의 증례 발견 능력(case detection), 진단 인식(diagnostic awareness), 그리고 AIG에 대한 이해도를 강화함으로써 궁극적으로 환자에게 도움이 되고자 하였다.
Methods
Study Design
본 연구는 PDCA 접근법을 이용하여 진단 과정을 체계화하고 표준화하기 위해 수행된 전향적(prospective), 단일기관(single-center), 관찰연구(observational study)이다. 2024년 1월부터 6월까지 The First Affiliated Hospital of Ningbo University A 및 B 캠퍼스에서 위내시경(gastroscopy)을 시행한 총 20명의 내시경 의사가 연구에 등록되었다. 연구 대상자는 소속 캠퍼스에 따라 두 군으로 나누었으며, A 캠퍼스의 10명은 대조군(control group), B 캠퍼스의 10명은 PDCA 중재군(PDCA intervention group)으로 배정되었다.
본 연구에서의 진단률은 Japanese Endoscopy Society에서 제시한 AIG 진단 기준에 근거하였다. 기준은 다음과 같다.
AIG의 특징에 합당한 내시경 및/또는 병리학적 소견
위 자가항체 양성(벽세포 항체[anti-parietal antibodies] 또는 내인자 항체[anti-intrinsic factor antibodies], 혹은 둘 모두 양성) [11]
본 임상시험은 헬싱키 선언(Declaration of Helsinki)을 준수하여 수행되었으며, 모든 환자로부터 서면 동의서를 획득하였다. 또한 연구 프로토콜은 Ningbo First Hospital Institutional Ethics Committee의 승인을 받았다(2024-091A-01). 본 연구는 ClinicalTrials.gov에 등록되었다(NCT06557252).
Research Subjects
중재군(intervention group)은 PDCA 사이클 관리(PDCA cycle management)를 적용받았으며, 대조군(control group)은 어떠한 중재도 받지 않았다(Supplementary Table 1). 부서장이 책임자(person in charge)로 지정되었고, 두 명의 숙련된 내시경 의사가 질 관리팀(quality control team)의 구성원으로 참여하였다. 연구에 참여한 모든 의사는 서면 동의서를 제출하였다.
의사의 포함 기준(inclusion criteria)은 다음과 같았다.
2023년에 기준에 부합하는 위내시경 검사를 300건 이상 시행한 경우
2024년 동안 PDCA 관리 체계 하에서 연구에 지속적으로 참여할 수 있는 경우
제외 기준(exclusion criteria)은 다음과 같았다.
중재 기간 동안 위내시경 시술의 질이 기준에 미달하는 경우(예: 지나치게 높은 합병증 발생률 또는 지나치게 낮은 진단 정확도)
중재 기간 동안 시행하는 위내시경 건수가 현저히 감소할 것으로 예상되어, 해당 내시경 의사가 요구되는 300건의 시술 기준을 충족할 수 없는 경우
Intervention Measures
Plan
진단상의 딜레마: 미묘하고 서로 겹치는 증상(Subtle and Overlapping Symptoms)
병원 전체를 대상으로 온라인 교육 세션을 시행하여 병력 청취(history-taking) 과정을 표준화하였으며, 소화불량, 빈혈, 신경학적 이상 증상 및 관련 병력에 대한 중요성을 강조하였다.
진단의 사각지대: 내시경 소견에 대한 인식 부족(Inadequate Recognition of Endoscopic Features)
20일 주기의 교육 프로그램을 운영하였다.
첫 번째 교육인 기본 인지(basic cognition) 과정은 다음 내용을 포함하였다.
AIG의 병태생리 및 임상적 배경
Kyoto classification of gastritis 제3판에 대한 심층 해석
AIG의 특징적인 내시경 소견 인지
오진 사례 분석
두 번째 교육인 술기 훈련(skill practice)은 다음 내용을 포함하였다.
권장되는 내시경 검사 절차
감별진단
생검 전략의 최적화
내시경 보고서의 표준화된 기록 방식
세 번째 교육인 통합적 사고(integrated thinking)는 다음 내용을 포함하였다.
“내시경–혈청검사–병리–임상(endoscopy—serology—pathology—clinic)” 진단 루프 구축
AIG 진단 기준의 최신 개정 내용과 해석
핵심 혈청학적 표지자의 해석과 활용을 포함한 혈청검사 소개
병리 결과의 분석 및 해석
네 번째 교육인 질 향상(quality improvement)은 다음 내용에 중점을 두었다.
기존 진단 사례의 후향적 재해석
어려운 증례에 대한 집중 토론
진단률 향상을 위한 전략 개발
학습 공동체(learning community) 구축
정기 평가 시행
인식 부족: 낮은 환자 인지도와 늦은 의료기관 방문(Low Patient Recognition and Delayed Presentation)
AIG에 대한 지식을 외래 진료 의사들과 멀티미디어 플랫폼을 통해 전달하여, 증상, 잠재적 합병증, 조기 진단의 중요성에 대한 인식을 높이고자 하였다.
Do
데이터 수집 및 분석(Data Collection and Analysis)
실무 그룹(working group)은 매월 AIG 진단률, 진단 누락률(missed diagnosis rate), 관련 증례 정보를 수집하였다. 또한 진단 누락의 원인을 분석하고(Supplementary Fig. 1), 진단 과정에서 반복적으로 나타나는 문제점들(예: 내시경 소견 인식 부족, 불충분한 생검 수, 혈청검사 미시행 등)을 파악한 후, 이에 대한 개선 방안을 수립하여 다음 달에 적용하였다.
교육 및 지도(Training and Guidance)
실무 그룹은 내시경 의사들을 대상으로 교육과 지도를 담당하였다. 교육은 온라인과 오프라인 방식을 병행하여 시행하였으며, 모든 내시경 의사들이 최신 AIG 진단 기준과 검사 절차를 숙지할 수 있도록 하였다.
진단률이 낮거나 진단 절차 수행이 표준화되지 않은 의사들을 대상으로는 일대일(one-on-one) 분석 및 맞춤형 지도를 시행하여 문제점을 파악하고 개선을 유도하였다.
다학제 협력(Multidisciplinary Collaboration)
AIG 다학제 팀(multidisciplinary team)을 구성하였다. 정기적인 진료과 간 협업을 통해 악성빈혈(pernicious anemia) [12], 말초신경병증(peripheral neuropathy), 기타 관련 질환을 가진 환자들을 조기에 선별할 수 있도록 하였으며, 위내시경 및 혈청검사의 시행 과정을 최적화하였다.
이러한 접근은 공동 진단 및 공동 치료(joint diagnosis and treatment)를 통해 진단률 향상에 기여하였다.
정기 평가 및 개선(Regular Evaluation and Improvement)
실무 그룹은 매 4주마다 AIG 진단 데이터를 검토하여 개선 조치의 효과를 평가하였다. 평가 항목에는 진단률 증가 및 진단 누락률 감소 등이 포함되었다. 평가 결과에 따라 전략을 신속히 조정하여 진단률을 추가적으로 향상시키고자 하였다.
Check
데이터 요약 및 피드백(Data Summary and Feedback)
실무 그룹(working group)은 4주를 하나의 교육 주기(training cycle)로 설정하여 AIG 진단률, 진단 누락률(missed diagnosis rate), 그리고 관련 데이터를 집계하고 개선 조치의 효과를 분석하였다. 또한 그 결과와 이에 따른 대응 방안을 내시경 질 관리팀(endoscopy quality management team)에 보고하였으며, 각 PDCA 교육 이후에는 내시경 의사들에게 진단 데이터를 피드백하였다.
연구팀은 PDCA 관리의 효과를 평가하기 위해 시행 전후 데이터를 비교하였다. 여기에는 두 캠퍼스 간 비교뿐 아니라 동일 캠퍼스 내에서 교육 시행 전후의 비교도 포함되었다. 이를 통해 각 조치의 효과를 확인하고, 개선 방안의 지속적인 최적화와 유지적 향상(sustained improvement)이 이루어질 수 있도록 하였다.
현장 점검 및 감독(Spot Check and Supervision)
진료과 책임자와 질 관리팀 구성원들은 불시 무작위 점검(irregular random checks)을 시행하였다. 주요 감독 항목은 다음과 같았다.
내시경 의사들의 AIG 진단 기준 숙지 정도
생검 시행의 표준화 여부
혈청검사의 적절한 시행 여부
이러한 감독 활동은 다양한 개선 조치들이 실제로 효과적으로 수행되도록 보장하는 역할을 하였다.
Act
I. 평가와 피드백 결과를 바탕으로 병원 내 AIG 진단 과정을 업데이트하여 진단 정확도와 효율성을 더욱 향상시키고자 하였다.
II. 피드백과 점검 결과에 따라 교육 방법과 교육 내용을 최적화하여, 의사들의 AIG 인지 및 진단 능력을 추가적으로 강화하였다.
III. PDCA 사이클의 효과를 정기적으로 검토하였으며, 개선 조치를 신속하게 조정함으로써 진단 과정의 지속적인 최적화를 유지하고 궁극적으로 AIG 진단률 향상이라는 목표를 달성하고자 하였다(Supplementary Table 2).
Outcomes
본 연구의 일차 평가 변수(primary outcome)는 AIG의 진단률(diagnostic rate)이었다. 이는 정해진 연구 기간 동안 등록된 의사들이 시행한 위내시경 검사 대상 환자 전체 중에서, 내시경 소견, 혈청검사(내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단된 환자에서 시행), 그리고 병리조직학적 평가(모든 환자에서 시행)를 포함한 표준화된 진단 프로토콜에 따라 AIG로 확진된 환자의 비율로 정의하였다(Supplementary Fig. 2).
병리조직학적 평가는 위 체부(gastric body)와 전정부/위각부(antrum/incisura)에서 채취한 생검 조직을 기반으로 시행되었으며, 이상 병변이 존재하는 경우에는 추가적인 표적 생검(targeted biopsy)을 시행하였다. 모든 조직 표본은 해당 기관의 병리 전문의(local pathologists)가 판독하였다.
이차 평가 변수(secondary outcomes)는 다음과 같았다.
우선 진단률의 변화 추세(trend in diagnostic rate)를 평가하였다. 이는 여러 연속된 PDCA 주기(T1~T5)에 걸쳐 중재군과 대조군 간 진단률 변화의 차이를 분석한 것이다.
혈청학적 확진율(serological confirmation rate)은 내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단된 환자 중 실제로 혈청검사를 시행한 환자들에서, 혈청학적으로 AIG가 확진된 증례의 비율로 정의하였다. 이 지표는 내시경적으로 선별된 증례들에서 혈청검사가 얼마나 확진에 기여했는지를 반영하는 것이며, 혈청검사 자체의 진단 민감도(diagnostic sensitivity)를 의미하는 것은 아니다.
진단 누락(missed diagnosis)은 등록된 20명의 내시경 의사 중 한 명이 작성한 내시경 판독 결과에서는 음성으로 보고되었으나, 혈청검사 또는 병리 결과에서 AIG를 강하게 시사하는 양성 소견이 확인된 경우로 정의하였다. 이후 내시경 이미지는 추가적인 두 명의 질 관리 내시경 의사에 의해 눈가림(blinded) 방식으로 재검토되었으며, 최종적으로 해당 내시경 소견이 AIG에 합당하다고 판단된 경우를 진단 누락 사례로 간주하였다.
AIG 환자군의 특성(characteristics of the AIG patient population)은 연령 분포(age distribution), 성비(gender ratio), 혈청 자가항체 양상(profile of serum autoantibodies), 위 기능 관련 지표의 변화(alterations in gastric function-related parameters), 빈혈 및 비타민 B12 결핍과 같은 임상 증상의 분포, 그리고 동반 자가면역질환(comorbid autoimmune diseases)의 유병률을 포함하였다.
Sample Size
표본 수 계산(sample size calculation)은 PASS version 15.0.5를 이용하여 수행되었다. 2019년의 한 연구에서는 일본에서 AIG의 전체 유병률(overall prevalence)이 0.49%라고 보고하였다 [13]. 유사하게, 2017년에 중국에서 시행된 후향적 연구에서는 320명의 환자 중 AIG의 조발생률(crude incidence rate)이 0.9%라고 보고하였다 [6].
반면, 2024년 1월 1일부터 2024년 6월 30일까지 본원 두 캠퍼스에서의 AIG 의심 진단률(suspected AIG diagnostic rate)은 0.018%로 추정되었다. 본원의 과거 자료에 근거하여 A형 위염(type A gastritis)의 진단률은 0.018%로 가정하였고, 문헌에서 보고된 진단률은 0.49%로 설정하였다.
양측 유의수준(two-sided significance level) α = 0.05, 검정력(power) 80%(1−β)를 적용하였으며, 10%의 추적 관찰 탈락(loss to follow-up)을 가정하여 차이 검정(difference test)을 시행한 결과, 각 군당 필요한 표본 수는 4525명으로 계산되었다. 따라서 본 연구에 필요한 총 표본 수는 9050명이었다.
Statistical Analysis
모든 통계 분석은 IBM SPSS Statistics (version 29.0; IBM Corporation, Armonk, NY, USA)를 이용하여 수행하였다.
정규분포를 따르는 연속형 변수(quantitative variables)는 평균(mean)과 표준편차(standard deviation, SD)로 표현하였다. 정규분포를 따르지 않는 연속형 변수는 중앙값(median)과 사분위 범위(interquartile range, IQR)로 제시하였다.
범주형 변수(categorical variables)는 빈도(frequency)로 기술하였으며, 조건(예: 표본 수, 기대 빈도수 등)에 따라 카이제곱 검정(Chi-square test) 또는 Fisher의 정확 검정(Fisher’s exact test)을 사용하였다.
정규분포를 따르는 연속형 변수의 군 간 비교에는 독립표본 t-검정(independent t-test)을 사용하였고, 정규분포를 따르지 않는 연속형 변수의 비교에는 Mann–Whitney U 검정을 사용하였다.
다변량 분석(multivariable analyses)은 의사 수준의 교란 변수(physician-level confounders)를 보정하기 위해 수행되었으며, 층화 분석(stratified analyses)은 의사의 경험 수준 및 연간 위내시경 시행 건수에 따라 구분된 하위군(subgroup)에서 PDCA 효과의 일관성을 평가하기 위해 시행되었다.
P값이 0.05 미만인 경우를 통계적으로 유의한 것으로 간주하였다.
Results
Researchers Characteristics
기준 기간(baseline period) 동안 총 20명의 내시경 의사가 포함 기준을 충족하였으며, 이들은 두 개의 캠퍼스에 소속되어 있었다. 이 중 10명(동일 캠퍼스 소속)은 연구 기간 전체에 참여하면서 PDCA 관리를 적용받았다.
두 군 간 비교 가능성을 확보하기 위해 내시경 의사들의 기저 특성(baseline characteristics)을 분석하였다(Table 1). 분석 결과, 중재군(intervention group)과 대조군(control group) 사이에는 다음 항목들에서 유의한 차이가 없었다.
성별 분포(gender distribution): 중재군 남성 비율 60%, 대조군 남성 비율 50% (P=0.653)
평균 연령(mean age): 중재군 33.6세, 대조군 36.7세 (P=0.119)
학력 수준(educational level): 양 군 모두 석사 학위 90%, 박사 학위 10% (P=1.000)
근무 경력(work experience): 중재군 7.35년, 대조군 10.6년 (P=0.095)
연간 위내시경 시행 건수(annual gastroscopy volume): 중재군 1,307.6건, 대조군 1,777건 (P=0.259)
(Table 1)
Table 1. Baseline characteristics of endoscopists in the control and observation groups
Patient Characteristics
2024년 8월 15일부터 2024년 12월 3일까지의 기간 동안, 등록된 의사들이 시행한 선별 및 진단 목적의 위내시경 검사를 받은 환자는 총 9,763명이었다. 중재군(intervention group)의 평균 연령은 52.4±13.6세였으며 남성 비율은 50.7%였다. 대조군(control group)의 평균 연령은 51.3±13.9세였으며 남성 비율은 46.2%였다.
이들 중 각 캠퍼스에서 1건씩 총 2건이 진단 누락(missed diagnosis) 사례로 분류되었다. 또한 영상 소견(imaging findings)을 바탕으로 내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단된 환자는 총 118명이었다. 이 중 2명은 검사 거부로 인해 혈청검사를 시행하지 않았으며, 최종적으로 116명이 혈청검사를 완료하였다.
최종적으로 AIG로 진단된 67명 가운데 병리조직학적으로 양성 소견이 확인된 경우는 단 6명뿐이었으며, 나머지 대부분의 증례는 내시경적 의심 소견에 혈청학적 확진(serological confirmation)이 뒷받침되어 진단되었다(Fig. 1).
Fig. 1 Comparison of the diagnostic rates of AIG among all enrolled physicians during the entire study period. M, Male; F, Female
각 의사별 진단 증례 수는 Supplementary Table 3에 제시되어 있다.
환자군은 주로 중년 및 고령층으로 구성되어 있었으며, 평균 연령은 62.70±11.63세(범위: 32–83세)였다. 환자의 약 3분의 1은 60–70세 사이였으며, 여성 비율이 남성보다 유의하게 높았다(76.12% vs. 23.88%).
자가항체(autoantibody) 양상을 살펴보면, 위벽세포 항체(gastric parietal cell antibody, PCA) 양성률은 95.52%로 매우 높았으며, 거의 절반의 환자에서 내인자 항체(intrinsic factor antibody, IFA) 양성이 확인되었다(47.76%). 이는 AIG 병태생리에서 자가면역 기전의 중심적 역할을 시사한다.
위 기능(gastric function) 측면에서는 52.24%의 환자에서 가스트린(gastrin) 수치가 상승되어 있었고, 46.27%에서는 펩시노겐 I/II 비율(pepsinogen I/II ratio, PGI/II)이 감소되어 있었다. 이러한 소견은 AIG의 특징적인 위산 분비 저하와 점막 위축을 반영한다.
임상적으로는 32.84%의 환자에서 헤모글로빈 감소가 관찰되었으며, 28.36%에서는 비타민 B12 감소가 확인되어, AIG와 연관된 빈혈 및 흡수장애 경향을 시사하였다.
Helicobacter pylori 감염률은 8.96%로 낮았으며, 이는 감염성 원인보다는 자가면역 기전을 더욱 지지하는 결과였다.
추가적으로, 19.40%의 환자에서 갑상선 자가항체(thyroid autoantibodies; TPOAb/TgAb) 양성이 확인되었으며, 이는 AIG가 Hashimoto's thyroiditis 와 같은 다른 자가면역질환과 흔히 동반됨을 시사한다(Table 2).
Table 2. Clinical characteristics of 67 patients with AIG
Primary Endpoint
중재군(PDCA group)의 AIG 진단률은 0.987%로 증가하였으며, 이는 대조군(control group)의 0.423%와 비교하여 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.001). 또한 이 수치는 이전 중국 연구에서 보고된 AIG의 조발생률(crude incidence)을 상회하는 결과였다.
상대위험도(relative risk, RR)는 2.33(95% 신뢰구간 1.40–3.88)이었으며, 절대 위험 차이(absolute risk difference)는 0.56%였다(Fig. 2).
Fig. 2 Comparison of the diagnostic rates of AIG among all enrolled physicians during the entire study period
의사의 근무 경력(work experience)과 연간 위내시경 시행 건수(annual gastroscopy volume)를 포함한 의사 수준의 변수(physician-level variables)를 보정한 이후에도, PDCA 중재는 자가면역성 위염(autoimmune gastritis)의 진단률 증가와 독립적으로 연관되어 있었다(adjusted RR 3.05, 95% CI 1.70–5.47; P<0.001)(Supplementary Table 4).
층화 분석(stratified analyses)에서도 다양한 의사 하위군(subgroups)에 걸쳐 PDCA 효과의 방향성이 일관되게 유지되는 것으로 나타났다. 특히 근무 경력이 5년을 초과한 의사들과 연간 위내시경 시행 건수가 1,500건 이하인 의사들에서는 통계적으로 유의한 연관성이 확인되었다. 나머지 하위군에서도 유사한 효과 방향이 관찰되었으나, 신뢰구간(confidence interval)은 더 넓게 나타났다(Supplementary Table 5).
한편, 내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단되어 혈청검사를 시행한 환자들 가운데, 혈청학적으로 확진된 AIG의 비율은 대조군에서 66.7%(22/33), 중재군에서 54.2%(45/83)였다.
중재군에서 내시경적으로 의심된 증례 수가 현저히 증가하였음에도 불구하고, 객관적인 혈청학적 근거(objective serological evidence)에 의해 뒷받침된 증례의 비율은 양 군 간에 전반적으로 유사한 수준을 유지하였다(Supplementary Table 6).
Secondary Endpoints
PDCA 사이클의 T1부터 T5 단계까지 동안, 중재군(intervention group)의 AIG 진단률은 전반적으로 상승하는 경향을 보였으며, 일부 경미한 변동만 관찰되었다. T4 단계에서 약간의 감소가 있었으나 비교적 높은 수준은 유지되었고, 이후 T5 단계에서는 이전 최고 수준에 가까운 정도로 다시 상승하였다.
반면 대조군(control group)의 진단률은 변동 폭이 더 크게 나타났다. T2 단계에서 감소하였고, T4 단계에서 일시적인 반등을 보였으나, 이후 T5 단계에서 다시 감소하였다.
각 단계마다 중재군의 진단률은 대조군보다 더 높게 유지되었다. 또한 PDCA 각 기간별 혈청검사 의뢰 건수는 Supplementary Table 7에 제시되어 있다.
전반적으로 PDCA 군은 모든 시점에서 유의하게 더 우수한 성과를 보였으며, 이는 PDCA 사이클이 AIG의 진단률 향상에 효과적이었음을 시사한다(Fig. 3).
Fig. 3 Comparison of performance measures between different phases.T1:The first stage of PDCA; T2:The second stage of PDCA; T3:The third stage of PDCA; T4:The fourth stage of PDCA; T5:The fifth stage in of PDCA
Discussion
본 연구는 PDCA 사이클을 AIG 진단 과정 최적화에 적용한 최초의 연구이다. 중재군(intervention group)에서 AIG 진단률은 기저 기간(baseline period)의 0.483%에서 단기간 내 0.987%로 증가하였으며, 이는 사전에 설정한 목표치인 0.9%를 초과한 결과였다. 이러한 결과는 PDCA 모델의 표준화된 과정(standardized process)과 동적 피드백 기전(dynamic feedback mechanism)이 AIG 진단률 향상에 장점을 가진다는 점을 보여준다.
다변량 보정(multivariable adjustment) 이후에도 PDCA 효과는 여전히 유의하게 유지되었으며, 이는 PDCA가 AIG 진단 향상에 독립적으로 기여했음을 뒷받침한다. 또한 층화 분석(stratified analyses)은 이러한 효과의 크기가 의사 하위군(subgroups)에 따라 달라질 수 있음을 시사하였는데, 이는 기저 경험 수준과 증례 수(case volume)의 차이를 반영하는 것으로 보인다.
비록 상대적 효과(relative effect)는 크게 나타났지만, 절대 진단률 증가(absolute increase in diagnostic rate)는 0.56%(0.987% vs. 0.423%)로 비교적 크지 않았다. 이는 약 177건의 위내시경 시행당 추가적으로 1건의 AIG가 진단된다는 의미에 해당한다. 그러나 AIG는 드물고 실제 임상에서 종종 간과되는 질환이라는 점을 고려하면, 이러한 증가 역시 위험군 환자의 조기 인지와 추적 관찰을 가능하게 한다는 측면에서 임상적으로 의미가 있을 수 있다.
현재 AIG의 진단 현황에는 지역적 및 방법론적 차이가 상당히 존재한다 [14]. 일본의 AIG 진단 체계는 주로 2019년 6,739명의 검진 대상자를 기반으로 한 코호트 연구에 근거하고 있으며, 여기에서 기준 유병률(benchmark prevalence rate) 0.49%가 제시되었다 [13]. 비록 Japanese Society of Digestive Endoscopy 가 2022년에 계층적 진단 체계(hierarchical diagnostic system)를 발표하였지만 [15], 민감도와 특이도의 균형을 맞추는 과정에서 항체 민감도의 한계와 주관적인 내시경 해석으로 인해 여전히 일부 증례가 누락될 가능성이 있다.
반면 유럽과 미국에서는 보다 유연하고 다차원적인 근거 기반 진단 모델(multidimensional evidence-based diagnostic models)이 발전해 왔다. 2019년 미국 American Gastroenterological Association 가이드라인은 내시경 및 조직학적 평가를 핵심 진단 기준으로 사용하며 혈청 항체 검사를 필수로 요구하지 않았고, 이에 기반한 보고 유병률은 1.1%였다 [16]. 또한 2020년 유럽 United European Gastroenterology 컨센서스는 조직병리(histopathology)를 핵심 기준으로 권고하면서 [17], 혈청학적 및 기능적 바이오마커를 함께 활용하여 전 세계 AIG 유병률을 0.5%–4.5%로 추정하였다 [18].
이러한 진단 전략은 진단의 유연성을 향상시키는 장점이 있으나, 진단 기준의 불일치와 제한적인 항체 검사 시행으로 인해 정확성과 일관성에 영향을 미칠 수 있으며, 결국 지역 간 상당한 차이를 초래하게 된다.
중요한 점은, 본 연구에서 관찰된 AIG 진단률 증가는 단순히 내시경적 의심 사례의 증가만을 의미하는 것이 아니라, 혈청학적 및/또는 병리조직학적 확진 증가가 함께 동반되었다는 점이다. 모든 환자에서 표준화된 생검 채취가 시행되었으며, 내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단된 경우에는 혈청검사를 추가로 시행하여 객관적인 진단 근거를 확보하였다.
특히 확진 근거 없이 내시경 소견만으로 진단된 사례가 불균형적으로 증가하는 현상은 관찰되지 않았으며, 이는 진단 인식 향상으로 인한 과잉진단(overdiagnosis) 가능성에 반대되는 결과라고 볼 수 있다.
중재군에서 혈청학적 확진 비율(serological confirmation proportion)이 수치상 더 낮게 나타난 점은 신중하게 해석할 필요가 있다. PDCA 기반 진단 체계에서는 내시경 의사들이 보다 폭넓은 AIG 관련 소견을 인지하도록 권장받았으며, 그 결과 초기 단계, 미묘한 소견, 또는 전형적이지 않은 소견을 가진 환자들까지 혈청검사로 의뢰되는 경우가 증가했을 가능성이 있다.
이러한 상황에서 혈청학적 확진 비율의 경미한 감소는 진단 질 저하를 의미하기보다는, 오히려 내시경적 의심 단계의 민감도(sensitivity)가 증가했음을 반영하는 것으로 해석될 수 있다. 중요한 점은 혈청학적으로 확진된 AIG의 절대 증례 수는 중재군에서 현저히 더 많았다는 사실이다.
또한 본 연구에서는 생검 조직의 병리조직학적 소견(histopathological findings)을 필수 진단 기준이 아니라 보조적(supportive) 진단 기준으로 활용하였다. 이는 병리 진단(pathological diagnosis)이 독립적인 전문 영역(independent professional domain)에 해당하며, 고유한 업무 흐름(workflow), 판독 기준(interpretative standards), 교육 체계를 가지고 있어 동일한 PDCA 사이클 안에 통합하기 어려웠기 때문이다. 이러한 점이 본 연구에서 관찰된 낮은 병리 양성률(low pathological positivity rate)에 일부 영향을 미쳤을 가능성이 있다.
또한 진단 누락 가능성이 있는 환자들에 대해 후향적 병리 재검토(retrospective pathology audit)를 시행할 수 없었다. 따라서 본 연구 설계는 다학제적 질 향상(multidisciplinary quality improvement) 효과를 충분히 평가하는 데 제한이 있었을 수 있으며, 동시에 내시경에서는 음성이지만 병리에서는 양성인 일부 드문 증례들을 놓쳤을 가능성도 있다.
한편 본 연구에서 나타난 낮은 병리조직학적 양성률은, 실제 임상에서 초기 혹은 조직학적으로 미묘한(subtle) AIG를 인지하기 어렵다는 점을 일부 반영하는 결과일 수도 있다. 이전 연구들에 따르면, 자가면역성 위염(autoimmune gastritis)은 조직학적 변화가 충분히 진행된 경우에는 비교적 인지하기 쉽지만, oxyntic mucosa가 완전히 소실되기 이전 단계에서는 진단이 훨씬 어렵다 [19].
초기 병변에서는 위 체부(corpus)의 구조가 비교적 보존되어 있을 수 있으며, 국소적인 림프형질세포 침윤(patchy lymphoplasmacytic infiltration), 국소 샘 파괴(focal gland destruction), 벽세포 가성비대(parietal cell pseudohypertrophy) 등이 관찰될 수 있다. 반면 뚜렷한 체부 위축(marked corpus atrophy)은 아직 나타나지 않을 수 있다. 또한 ECL 세포 증식(ECL cell hyperplasia)은 진단에 도움이 되는 소견이지만 초기 AIG에서는 항상 존재하는 것은 아니다.
따라서 초기 질환에서는 생검 기반 확진(biopsy-based confirmation)이 채취 위치(sampling)와 병리 해석(interpretative factors)의 한계로 인해 제한될 수 있다 [20].
이에 따라 저자들은 본 연구 코호트에 초기 또는 조직학적으로 미묘한 사례들이 상당수 포함되었을 가능성이 높다고 판단하였다. 그러나 중앙화된 병리 단계 평가(centralized pathology staging)나 후향적 병리 재판독(retrospective pathology re-review)이 시행되지 않았기 때문에, 이러한 해석은 추론적(inferential)인 수준에 머무르며 본 연구의 제한점으로 간주되어야 한다.
향후 연구에서는 초기 AIG 진단에서 병리조직학(histology)의 기여도를 보다 명확히 규명하기 위해, 표준화된 위치 기반 생검 프로토콜(topographical biopsy protocols), 전문 병리 재검토(dedicated pathological review), 질병 단계별(stage-specific) 분석이 포함되어야 할 것이다.
저자들은 일본 및 유럽·미국 진단 체계의 한계를 보완하기 위해 PDCA 프레임워크를 기반으로 한 지역 맞춤형(localization) 전략을 개발하였다. 월별 진단률 분석(monthly diagnostic rate analysis)을 통한 동적 데이터 모니터링(dynamic data monitoring), 20일 주기의 정기 교육, 4주 단위의 신속한 과정 재평가(rapid process iteration)를 포함하는 모델을 구축함으로써, 내시경 의사들의 진단 경험 축적 주기를 현저히 단축시킬 수 있었다.
이 과정에서 벽세포 항체(parietal cell antibody, PCA) 검사를 도입함으로써 혈청학적 진단 지표를 향상시켰고, 갑상선 기능(thyroid function) [9], 위 기능(gastric function), 기타 보조 검사를 함께 활용하여 진단 특이도(diagnostic specificity)를 효과적으로 높일 수 있었다.
또한 혈액내과(hematology), 신경과(neurology) 등의 자원을 통합한 다학제 협력 모델(multidisciplinary collaboration model)을 구축함으로써, AIG와 연관된 빈혈(anemia), 신경병증(neuropathy) 등의 합병증에 대한 통합적 관리(integrated management)를 가능하게 하였다.
일본의 진단 체계와 비교했을 때, PDCA 사이클은 Check–Act 기전을 통해 진단 전략을 동적으로 최적화(dynamic optimization)할 수 있었으며, 초기 증례에서 발생하는 진단 누락을 신속하게 발견하고 교정할 수 있었다. 이러한 특징은 일본의 정적 계층 구조(static hierarchical system)보다 현저히 우수한 점으로 평가되었다.
또한 유럽 및 미국 모델과 비교했을 때에도, PDCA 사이클의 표준화된 과정 설계(standardized process design)와 검사 기술 최적화는 진단 기준의 불일치와 낮은 검사 적용률(low detection coverage) 문제를 효과적으로 해결하였으며, 더 높은 적응성과 효과성을 보여주었다.
이 접근법은 교육 프로그램을 체계적으로 계획(Plan)하고, 내시경 술기 향상 및 혈청검사 활성화와 같은 다차원적 중재를 시행(Do)하며, 주요 지표 데이터와 중재 결과를 검토(Check)하고, 전체 과정을 최적화하기 위해 전략을 조정(Act)하는 구조로 이루어진다 [21].
이를 통해 기존에 단편적(fragmented)이었고 개인 경험에 의존하던 진단 과정을 긴밀하게 연결되고 지속적으로 최적화되는 시스템으로 효과적으로 통합할 수 있었다.
PDCA 사이클의 핵심 장점은 진단률(diagnosis rate), 진단 누락률(missed diagnosis rate), 생검 적정 시행률(biopsy compliance rate), 혈청검사 시행률(serological testing rate)과 같은 핵심 성과 지표(key performance indicators)를 정기적으로 수집하고 피드백하는 데 있다. 이를 통해 중재 효과를 객관적으로 평가할 수 있었으며, 전략을 동적으로 조정(dynamic strategy adjustments)할 수 있었다.
이러한 과정은 진단 과정 전반에서 지속적인 개선(continuous improvement)이 상향 나선형(upward spiral)으로 이루어지는 구조를 형성하도록 촉진하였다.
PDCA 사이클은 AIG 진단 최적화를 위한 확장 가능한(scalable) 프레임워크를 제공한다. 현재 Artificial Intelligence(AI)를 활용하여 AIG의 내시경 소견을 인식하는 보조 진단 시스템에 대한 보고들이 존재한다 [22]. 향후에는 대규모 데이터셋으로 학습된 AI 알고리즘을 통해 내시경 판독의 표준화가 가능해질 것으로 예상된다. 예를 들어 점막 위축의 정도를 정량화하거나, 고위험 증례를 자동으로 표시하여 우선적으로 혈청검사를 시행하도록 하는 방식이 가능할 수 있다 [23]. 앞으로 PDCA 프레임워크는 이러한 신기술들을 통합할 수 있을 것으로 보인다. 예를 들어 AI 기반 접근법 [24]이 하나의 사례가 될 수 있다.
본 연구는 고용량 삼차 의료기관(high-volume tertiary center)에서 수행되었으며, 대규모 내시경 검사 건수 덕분에 PDCA 사이클을 빠르게 반복하고 경험 기반 학습(experiential learning)을 효율적으로 수행할 수 있었다. 비록 시술 건수가 서로 다른 기관들을 직접 비교하지는 않았지만, 체계적인 계획(systematic planning), 지속적인 피드백(continuous feedback), 적응적 개선(adaptive refinement)과 같은 PDCA의 핵심 원칙은 다른 환경에도 적용 가능함을 시사한다.
검사 건수가 적은 환경에서는 진단 향상의 폭이 더 작고 개선 주기가 더 길어질 수 있으나, PDCA는 여전히 표준화된 진단 기준(standardized diagnostic criteria), 구조화된 교육(structured training), 정기 감사(regular audit)를 지원함으로써 진단 변동성(diagnostic variability)을 줄이는 데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 지역 기반 네트워크형 질 향상 프로그램(regionally networked quality-improvement programs)과 같은 수정된 PDCA 모델을 평가하여, 서로 다른 검사 규모를 가진 기관들 간의 공동 교육(shared training)과 벤치마킹(benchmarking)을 가능하게 할 필요가 있다.
본 연구는 몇 가지 중요한 장점을 가진다. 첫째, 저자들은 처음으로 AIG 진단에 PDCA를 적용하였다. PDCA 모델은 기저 진단률 평가나 진단 누락 원인 분석과 같은 체계적 상황 분석(systematic situational analysis)을 통해 AIG 진단의 핵심 문제를 정밀하게 파악할 수 있도록 하며, 동시에 표준화되고 반복 가능한(iterative) 질 향상 프레임워크를 제공한다.
또한 PDCA 사이클은 체계적이고 주기적이며 단계화된(periodic and stratified) 교육 및 평가의 중요성을 강조함으로써, 개인의 경험적 전문성을 팀 전체의 구조화되고 표준화된 지식으로 전환하는 데 도움을 준다. 이러한 통합적 전략(holistic strategy)은 집단적 진단 역량(collective diagnostic capabilities)을 향상시키고, AIG 진단률의 지속 가능한 개선(sustainable improvement)을 지원한다.
반면 본 연구에는 몇 가지 제한점도 존재한다. 첫째, 군 배정(group allocation)이 무작위 배정(randomization)이 아니라 캠퍼스 기준으로 이루어졌기 때문에, 기관 효과(center effects)와 잔여 교란(residual confounding)을 완전히 배제할 수 없다. 따라서 관찰된 차이는 PDCA 중재 자체뿐 아니라 측정되지 않은 캠퍼스 관련 요인에 일부 영향을 받았을 가능성이 있다.
따라서 본 연구 결과는 PDCA 시행과 높은 AIG 진단률 사이의 연관성(association)을 보여주는 것이며, 확정적인 인과관계(definitive causality)를 증명하는 것은 아니다. 향후에는 무작위 배정 연구(randomized study)나 군집 기반 다기관 연구(cluster-based multicenter study)를 통해 PDCA 효과를 보다 명확히 분리하고 일반화 가능성(generalizability)을 향상시킬 필요가 있다.
둘째, 등록된 내시경 의사 수(20명)와 환자 수(9,763명)가 비교적 제한적이며, 모든 증례가 단일 의료기관(single medical center)에서 유래하였다는 점에서 결과의 일반화 가능성이 제한될 수 있다. 이러한 한계는 단일기관 연구에 본질적으로 내재된 문제이며 완전히 피하기는 어렵다. 따라서 향후에는 더 큰 표본 규모를 가진 다기관 연구(multicenter study)가 필요하다.
셋째, 일부 환자들은 PCA나 IFA와 같은 혈청검사를 모두 완료하지 못하였으며, 이는 선택 편향(selection bias)을 초래할 가능성이 있다. 이러한 문제는 실제 임상(real-world clinical practice)에서의 환자 순응도 차이와 의료진의 환자 교육 부족과 주로 관련되어 있다.
향후에는 검사 절차(testing workflow)의 최적화, 환자 교육 강화, 전자의무기록(electronic medical record system) 내 통합 알림 기능(improved integrated reminder functions)의 개선 등을 통해 검사 완료율을 높이고자 한다.
넷째, 연구 기간이 비교적 짧아 단 5회의 PDCA 사이클만을 포함하였기 때문에, 진단의 지속성(continuity of diagnosis)과 합병증 예방 효과를 평가하기에는 충분하지 않았다. AIG 관련 위 신경내분비종양(gastric neuroendocrine tumors) [25] 및 위암(gastric cancer)의 잠복기(latency period)는 흔히 5년 이상에 이른다 [26].
따라서 향후 연구에서는 장기 추적 관찰(extended follow-up)을 포함하여 향상된 진단률이 장기간 유지되는지, 최적화된 프로토콜의 효과가 지속되는지, 그리고 궁극적으로 합병증 예방과 같은 임상 결과(clinical outcomes)에 어떤 영향을 미치는지를 평가해야 할 것이다.
Conclusions
결론적으로, PDCA 사이클은 AIG의 진단률을 향상시키는 효과적인 전략임을 보여주었다. 진단 과정을 체계적으로 최적화하고, 의사 교육을 강화하며, 다학제 협력을 촉진함으로써 AIG의 진단률을 높였을 뿐 아니라 위암(gastric cancer) 및 위 신경내분비종양(gastric neuroendocrine tumors)과 같은 AIG 관련 합병증의 위험을 줄이는 데에도 기여할 수 있었다.
본 연구는 진단 관리(diagnostic management)의 최적화와 다른 만성질환 및 희귀질환의 조기 발견을 촉진하는 데 중요한 통찰(insights)을 제공한다. 또한 복잡한 진단 문제(complex diagnostic challenges)를 해결하기 위해 임상 현장에서 체계적인 질 관리 도구(systematic quality management tools)를 통합할 필요성에 대한 강력한 근거를 제시한다.
<Abstract>
Background: Due to the lack of unified diagnostic standards and low clinical awareness, autoimmune gastritis (AIG) remains underdiagnosed globally. This study aimed to employ the Plan-Do-Check-Act (PDCA) cycle to enhance the diagnostic rate of AIG.
Methods: This single-center, prospective, observational study enrolled 20 endoscopists from two hospital campuses (10 each in the intervention and control groups). The intervention group underwent PDCA cycle management, including standardized training and dynamic data monitoring, while the control group received no intervention. Diagnostic rates were compared before and after the intervention.
Results: A total of 9,763 patients underwent gastroscopy by 20 endoscopists, among whom 67 were diagnosed with AIG. Application of the PDCA cycle further standardized the diagnostic process of AIG in the Department of Gastroenterology at the First Affiliated Hospital of Ningbo University. The diagnostic rate of AIG in the PDCA group reached 0.987%, while that in the control group was 0.423% (P < 0.001), exceeding the target of 0.9% and higher than previously reported baseline rates in Asia. Moreover, the diagnostic rates at all stages of the PDCA cycle in the PDCA group were higher than those in the control group.
Conclusion: Implementation of the PDCA cycle was associated with a higher diagnostic rate of AIG in this quality-improvement setting, supporting its potential value in improving case detection and standardizing the diagnostic workflow. Trial registration Clinical Trials.gov,NCT06557252. Registered on 13/8/2024. https://register.
Clinicaltrials: gov/prs/beta/studies/S000ESP900000038/recordSummary . Registered 6 July 2021.
Keywords: Autoimmune gastritis; Diagnostic rate; Plan–Do–Check–Act (PDCA) cycle; Quality improvement.
Zhu Y, Wang S, Yu Q, Zheng S, Zhang Z, Xu L, Lin P.
Dig Dis Sci. 2026 May 6. doi: 10.1007/s10620-026-09956-w.
Introduction
자가면역성 위염(autoimmune gastritis, AIG)은 A형 위염(type A gastritis)이라고도 불리며, 자가면역 기전에 의해 발생하는 만성 위축성 위염이다 [1]. 면역계는 벽세포 항체(anti-parietal cell antibody) 및/또는 내인자 항체(anti-intrinsic factor antibody)를 생성하며, 이 항체들은 위 체부와 기저부의 산 분비 점막을 공격하고 손상시켜 벽세포의 파괴를 초래한다. 이러한 과정은 이후 고가스트린혈증(hypergastrinemia)을 유발하고 비타민 B12의 흡수를 저해하게 된다 [2]. 그 결과 악성빈혈(pernicious anemia), 위암(gastric cancer), 위 신경내분비종양(gastric neuroendocrine tumors)의 위험이 증가하게 된다 [3]. 따라서 조기 진단과 조기 개입이 매우 중요하다 [4].
현재 AIG에 대한 국제적으로 통일된 진단 기준은 아직 마련되어 있지 않다 [5]. 이로 인해 전 세계적인 진단률을 정확히 평가하기는 어렵지만, 관련 근거들은 진단률이 증가하고 있음을 시사한다 [6]. AIG의 임상 진단에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 첫 번째 어려움은 질환 초기 단계에서 특징적인 증상이 부족하다는 점이다. 초기에는 비특이적인 소화불량(non-specific dyspepsia)이나 서서히 진행하는 빈혈 형태로 나타나는 경우가 많아 쉽게 간과될 수 있다. 두 번째로, 벽세포 항체(PCA)와 내인자 항체(IFA) [7]와 같은 주요 혈청학적 표지자는 충분한 민감도를 가지지 못하며, 특히 진행된 단계에서는 위음성(false negative)이 발생할 수 있어 선별검사로서의 신뢰성이 떨어질 수 있다. 세 번째로, 내시경 및 조직학적 검사 또한 한계를 가진다. 초기 내시경 소견은 미묘한 경우가 많으며, 진행된 위축성 변화는 헬리코박터 파일로리 관련 위염(Helicobacter pylori-associated gastritis)이나 연령 관련 변화와 겹치는 경우가 흔하다 [8]. 또한 병변을 인지하는 내시경 의사의 능력에도 차이가 존재한다. 조직검사를 위한 생검 채취에는 높은 정확성이 요구되며, 채취 오류는 위음성 결과로 이어질 수 있다. 마지막으로 AIG는 다른 자가면역질환과 동반되는 경우가 많아 감별진단을 더욱 복잡하게 만든다 [9]. AIG의 진단율을 향상시키기 위해 현재의 임상 가이드라인에서는 혈청검사, 내시경 검사, 병리조직학적 평가를 통합한 다학제적 종합 진단 전략을 권고하고 있다 [4].
Plan–Do–Check–Act(PDCA) 사이클은 의료 질 관리 분야에서 널리 사용되는 도구로, 서비스 질, 환자 안전, 운영 효율성을 향상시키는 데 상당한 효과를 보여 왔다 [10]. 그러나 아직까지 AIG의 진단 과정 개선에 적용된 바는 없다.
본 연구는 PDCA 사이클을 AIG 진단 과정에 통합하는 것을 목적으로 설계되었다. 특히 혈청검사, 내시경 검사 절차, 임상 교육에 중점을 두어 소화기내과 의사들의 증례 발견 능력(case detection), 진단 인식(diagnostic awareness), 그리고 AIG에 대한 이해도를 강화함으로써 궁극적으로 환자에게 도움이 되고자 하였다.
Methods
Study Design
본 연구는 PDCA 접근법을 이용하여 진단 과정을 체계화하고 표준화하기 위해 수행된 전향적(prospective), 단일기관(single-center), 관찰연구(observational study)이다. 2024년 1월부터 6월까지 The First Affiliated Hospital of Ningbo University A 및 B 캠퍼스에서 위내시경(gastroscopy)을 시행한 총 20명의 내시경 의사가 연구에 등록되었다. 연구 대상자는 소속 캠퍼스에 따라 두 군으로 나누었으며, A 캠퍼스의 10명은 대조군(control group), B 캠퍼스의 10명은 PDCA 중재군(PDCA intervention group)으로 배정되었다.
본 연구에서의 진단률은 Japanese Endoscopy Society에서 제시한 AIG 진단 기준에 근거하였다. 기준은 다음과 같다.
AIG의 특징에 합당한 내시경 및/또는 병리학적 소견
위 자가항체 양성(벽세포 항체[anti-parietal antibodies] 또는 내인자 항체[anti-intrinsic factor antibodies], 혹은 둘 모두 양성) [11]
본 임상시험은 헬싱키 선언(Declaration of Helsinki)을 준수하여 수행되었으며, 모든 환자로부터 서면 동의서를 획득하였다. 또한 연구 프로토콜은 Ningbo First Hospital Institutional Ethics Committee의 승인을 받았다(2024-091A-01). 본 연구는 ClinicalTrials.gov에 등록되었다(NCT06557252).
Research Subjects
중재군(intervention group)은 PDCA 사이클 관리(PDCA cycle management)를 적용받았으며, 대조군(control group)은 어떠한 중재도 받지 않았다(Supplementary Table 1). 부서장이 책임자(person in charge)로 지정되었고, 두 명의 숙련된 내시경 의사가 질 관리팀(quality control team)의 구성원으로 참여하였다. 연구에 참여한 모든 의사는 서면 동의서를 제출하였다.
의사의 포함 기준(inclusion criteria)은 다음과 같았다.
2023년에 기준에 부합하는 위내시경 검사를 300건 이상 시행한 경우
2024년 동안 PDCA 관리 체계 하에서 연구에 지속적으로 참여할 수 있는 경우
제외 기준(exclusion criteria)은 다음과 같았다.
중재 기간 동안 위내시경 시술의 질이 기준에 미달하는 경우(예: 지나치게 높은 합병증 발생률 또는 지나치게 낮은 진단 정확도)
중재 기간 동안 시행하는 위내시경 건수가 현저히 감소할 것으로 예상되어, 해당 내시경 의사가 요구되는 300건의 시술 기준을 충족할 수 없는 경우
Intervention Measures
Plan
진단상의 딜레마: 미묘하고 서로 겹치는 증상(Subtle and Overlapping Symptoms)
병원 전체를 대상으로 온라인 교육 세션을 시행하여 병력 청취(history-taking) 과정을 표준화하였으며, 소화불량, 빈혈, 신경학적 이상 증상 및 관련 병력에 대한 중요성을 강조하였다.
진단의 사각지대: 내시경 소견에 대한 인식 부족(Inadequate Recognition of Endoscopic Features)
20일 주기의 교육 프로그램을 운영하였다.
첫 번째 교육인 기본 인지(basic cognition) 과정은 다음 내용을 포함하였다.
AIG의 병태생리 및 임상적 배경
Kyoto classification of gastritis 제3판에 대한 심층 해석
AIG의 특징적인 내시경 소견 인지
오진 사례 분석
두 번째 교육인 술기 훈련(skill practice)은 다음 내용을 포함하였다.
권장되는 내시경 검사 절차
감별진단
생검 전략의 최적화
내시경 보고서의 표준화된 기록 방식
세 번째 교육인 통합적 사고(integrated thinking)는 다음 내용을 포함하였다.
“내시경–혈청검사–병리–임상(endoscopy—serology—pathology—clinic)” 진단 루프 구축
AIG 진단 기준의 최신 개정 내용과 해석
핵심 혈청학적 표지자의 해석과 활용을 포함한 혈청검사 소개
병리 결과의 분석 및 해석
네 번째 교육인 질 향상(quality improvement)은 다음 내용에 중점을 두었다.
기존 진단 사례의 후향적 재해석
어려운 증례에 대한 집중 토론
진단률 향상을 위한 전략 개발
학습 공동체(learning community) 구축
정기 평가 시행
인식 부족: 낮은 환자 인지도와 늦은 의료기관 방문(Low Patient Recognition and Delayed Presentation)
AIG에 대한 지식을 외래 진료 의사들과 멀티미디어 플랫폼을 통해 전달하여, 증상, 잠재적 합병증, 조기 진단의 중요성에 대한 인식을 높이고자 하였다.
Do
데이터 수집 및 분석(Data Collection and Analysis)
실무 그룹(working group)은 매월 AIG 진단률, 진단 누락률(missed diagnosis rate), 관련 증례 정보를 수집하였다. 또한 진단 누락의 원인을 분석하고(Supplementary Fig. 1), 진단 과정에서 반복적으로 나타나는 문제점들(예: 내시경 소견 인식 부족, 불충분한 생검 수, 혈청검사 미시행 등)을 파악한 후, 이에 대한 개선 방안을 수립하여 다음 달에 적용하였다.
교육 및 지도(Training and Guidance)
실무 그룹은 내시경 의사들을 대상으로 교육과 지도를 담당하였다. 교육은 온라인과 오프라인 방식을 병행하여 시행하였으며, 모든 내시경 의사들이 최신 AIG 진단 기준과 검사 절차를 숙지할 수 있도록 하였다.
진단률이 낮거나 진단 절차 수행이 표준화되지 않은 의사들을 대상으로는 일대일(one-on-one) 분석 및 맞춤형 지도를 시행하여 문제점을 파악하고 개선을 유도하였다.
다학제 협력(Multidisciplinary Collaboration)
AIG 다학제 팀(multidisciplinary team)을 구성하였다. 정기적인 진료과 간 협업을 통해 악성빈혈(pernicious anemia) [12], 말초신경병증(peripheral neuropathy), 기타 관련 질환을 가진 환자들을 조기에 선별할 수 있도록 하였으며, 위내시경 및 혈청검사의 시행 과정을 최적화하였다.
이러한 접근은 공동 진단 및 공동 치료(joint diagnosis and treatment)를 통해 진단률 향상에 기여하였다.
정기 평가 및 개선(Regular Evaluation and Improvement)
실무 그룹은 매 4주마다 AIG 진단 데이터를 검토하여 개선 조치의 효과를 평가하였다. 평가 항목에는 진단률 증가 및 진단 누락률 감소 등이 포함되었다. 평가 결과에 따라 전략을 신속히 조정하여 진단률을 추가적으로 향상시키고자 하였다.
Check
데이터 요약 및 피드백(Data Summary and Feedback)
실무 그룹(working group)은 4주를 하나의 교육 주기(training cycle)로 설정하여 AIG 진단률, 진단 누락률(missed diagnosis rate), 그리고 관련 데이터를 집계하고 개선 조치의 효과를 분석하였다. 또한 그 결과와 이에 따른 대응 방안을 내시경 질 관리팀(endoscopy quality management team)에 보고하였으며, 각 PDCA 교육 이후에는 내시경 의사들에게 진단 데이터를 피드백하였다.
연구팀은 PDCA 관리의 효과를 평가하기 위해 시행 전후 데이터를 비교하였다. 여기에는 두 캠퍼스 간 비교뿐 아니라 동일 캠퍼스 내에서 교육 시행 전후의 비교도 포함되었다. 이를 통해 각 조치의 효과를 확인하고, 개선 방안의 지속적인 최적화와 유지적 향상(sustained improvement)이 이루어질 수 있도록 하였다.
현장 점검 및 감독(Spot Check and Supervision)
진료과 책임자와 질 관리팀 구성원들은 불시 무작위 점검(irregular random checks)을 시행하였다. 주요 감독 항목은 다음과 같았다.
내시경 의사들의 AIG 진단 기준 숙지 정도
생검 시행의 표준화 여부
혈청검사의 적절한 시행 여부
이러한 감독 활동은 다양한 개선 조치들이 실제로 효과적으로 수행되도록 보장하는 역할을 하였다.
Act
I. 평가와 피드백 결과를 바탕으로 병원 내 AIG 진단 과정을 업데이트하여 진단 정확도와 효율성을 더욱 향상시키고자 하였다.
II. 피드백과 점검 결과에 따라 교육 방법과 교육 내용을 최적화하여, 의사들의 AIG 인지 및 진단 능력을 추가적으로 강화하였다.
III. PDCA 사이클의 효과를 정기적으로 검토하였으며, 개선 조치를 신속하게 조정함으로써 진단 과정의 지속적인 최적화를 유지하고 궁극적으로 AIG 진단률 향상이라는 목표를 달성하고자 하였다(Supplementary Table 2).
Outcomes
본 연구의 일차 평가 변수(primary outcome)는 AIG의 진단률(diagnostic rate)이었다. 이는 정해진 연구 기간 동안 등록된 의사들이 시행한 위내시경 검사 대상 환자 전체 중에서, 내시경 소견, 혈청검사(내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단된 환자에서 시행), 그리고 병리조직학적 평가(모든 환자에서 시행)를 포함한 표준화된 진단 프로토콜에 따라 AIG로 확진된 환자의 비율로 정의하였다(Supplementary Fig. 2).
병리조직학적 평가는 위 체부(gastric body)와 전정부/위각부(antrum/incisura)에서 채취한 생검 조직을 기반으로 시행되었으며, 이상 병변이 존재하는 경우에는 추가적인 표적 생검(targeted biopsy)을 시행하였다. 모든 조직 표본은 해당 기관의 병리 전문의(local pathologists)가 판독하였다.
이차 평가 변수(secondary outcomes)는 다음과 같았다.
우선 진단률의 변화 추세(trend in diagnostic rate)를 평가하였다. 이는 여러 연속된 PDCA 주기(T1~T5)에 걸쳐 중재군과 대조군 간 진단률 변화의 차이를 분석한 것이다.
혈청학적 확진율(serological confirmation rate)은 내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단된 환자 중 실제로 혈청검사를 시행한 환자들에서, 혈청학적으로 AIG가 확진된 증례의 비율로 정의하였다. 이 지표는 내시경적으로 선별된 증례들에서 혈청검사가 얼마나 확진에 기여했는지를 반영하는 것이며, 혈청검사 자체의 진단 민감도(diagnostic sensitivity)를 의미하는 것은 아니다.
진단 누락(missed diagnosis)은 등록된 20명의 내시경 의사 중 한 명이 작성한 내시경 판독 결과에서는 음성으로 보고되었으나, 혈청검사 또는 병리 결과에서 AIG를 강하게 시사하는 양성 소견이 확인된 경우로 정의하였다. 이후 내시경 이미지는 추가적인 두 명의 질 관리 내시경 의사에 의해 눈가림(blinded) 방식으로 재검토되었으며, 최종적으로 해당 내시경 소견이 AIG에 합당하다고 판단된 경우를 진단 누락 사례로 간주하였다.
AIG 환자군의 특성(characteristics of the AIG patient population)은 연령 분포(age distribution), 성비(gender ratio), 혈청 자가항체 양상(profile of serum autoantibodies), 위 기능 관련 지표의 변화(alterations in gastric function-related parameters), 빈혈 및 비타민 B12 결핍과 같은 임상 증상의 분포, 그리고 동반 자가면역질환(comorbid autoimmune diseases)의 유병률을 포함하였다.
Sample Size
표본 수 계산(sample size calculation)은 PASS version 15.0.5를 이용하여 수행되었다. 2019년의 한 연구에서는 일본에서 AIG의 전체 유병률(overall prevalence)이 0.49%라고 보고하였다 [13]. 유사하게, 2017년에 중국에서 시행된 후향적 연구에서는 320명의 환자 중 AIG의 조발생률(crude incidence rate)이 0.9%라고 보고하였다 [6].
반면, 2024년 1월 1일부터 2024년 6월 30일까지 본원 두 캠퍼스에서의 AIG 의심 진단률(suspected AIG diagnostic rate)은 0.018%로 추정되었다. 본원의 과거 자료에 근거하여 A형 위염(type A gastritis)의 진단률은 0.018%로 가정하였고, 문헌에서 보고된 진단률은 0.49%로 설정하였다.
양측 유의수준(two-sided significance level) α = 0.05, 검정력(power) 80%(1−β)를 적용하였으며, 10%의 추적 관찰 탈락(loss to follow-up)을 가정하여 차이 검정(difference test)을 시행한 결과, 각 군당 필요한 표본 수는 4525명으로 계산되었다. 따라서 본 연구에 필요한 총 표본 수는 9050명이었다.
Statistical Analysis
모든 통계 분석은 IBM SPSS Statistics (version 29.0; IBM Corporation, Armonk, NY, USA)를 이용하여 수행하였다.
정규분포를 따르는 연속형 변수(quantitative variables)는 평균(mean)과 표준편차(standard deviation, SD)로 표현하였다. 정규분포를 따르지 않는 연속형 변수는 중앙값(median)과 사분위 범위(interquartile range, IQR)로 제시하였다.
범주형 변수(categorical variables)는 빈도(frequency)로 기술하였으며, 조건(예: 표본 수, 기대 빈도수 등)에 따라 카이제곱 검정(Chi-square test) 또는 Fisher의 정확 검정(Fisher’s exact test)을 사용하였다.
정규분포를 따르는 연속형 변수의 군 간 비교에는 독립표본 t-검정(independent t-test)을 사용하였고, 정규분포를 따르지 않는 연속형 변수의 비교에는 Mann–Whitney U 검정을 사용하였다.
다변량 분석(multivariable analyses)은 의사 수준의 교란 변수(physician-level confounders)를 보정하기 위해 수행되었으며, 층화 분석(stratified analyses)은 의사의 경험 수준 및 연간 위내시경 시행 건수에 따라 구분된 하위군(subgroup)에서 PDCA 효과의 일관성을 평가하기 위해 시행되었다.
P값이 0.05 미만인 경우를 통계적으로 유의한 것으로 간주하였다.
Results
Researchers Characteristics
기준 기간(baseline period) 동안 총 20명의 내시경 의사가 포함 기준을 충족하였으며, 이들은 두 개의 캠퍼스에 소속되어 있었다. 이 중 10명(동일 캠퍼스 소속)은 연구 기간 전체에 참여하면서 PDCA 관리를 적용받았다.
두 군 간 비교 가능성을 확보하기 위해 내시경 의사들의 기저 특성(baseline characteristics)을 분석하였다(Table 1). 분석 결과, 중재군(intervention group)과 대조군(control group) 사이에는 다음 항목들에서 유의한 차이가 없었다.
성별 분포(gender distribution): 중재군 남성 비율 60%, 대조군 남성 비율 50% (P=0.653)
평균 연령(mean age): 중재군 33.6세, 대조군 36.7세 (P=0.119)
학력 수준(educational level): 양 군 모두 석사 학위 90%, 박사 학위 10% (P=1.000)
근무 경력(work experience): 중재군 7.35년, 대조군 10.6년 (P=0.095)
연간 위내시경 시행 건수(annual gastroscopy volume): 중재군 1,307.6건, 대조군 1,777건 (P=0.259)
(Table 1)
Table 1. Baseline characteristics of endoscopists in the control and observation groups
Patient Characteristics
2024년 8월 15일부터 2024년 12월 3일까지의 기간 동안, 등록된 의사들이 시행한 선별 및 진단 목적의 위내시경 검사를 받은 환자는 총 9,763명이었다. 중재군(intervention group)의 평균 연령은 52.4±13.6세였으며 남성 비율은 50.7%였다. 대조군(control group)의 평균 연령은 51.3±13.9세였으며 남성 비율은 46.2%였다.
이들 중 각 캠퍼스에서 1건씩 총 2건이 진단 누락(missed diagnosis) 사례로 분류되었다. 또한 영상 소견(imaging findings)을 바탕으로 내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단된 환자는 총 118명이었다. 이 중 2명은 검사 거부로 인해 혈청검사를 시행하지 않았으며, 최종적으로 116명이 혈청검사를 완료하였다.
최종적으로 AIG로 진단된 67명 가운데 병리조직학적으로 양성 소견이 확인된 경우는 단 6명뿐이었으며, 나머지 대부분의 증례는 내시경적 의심 소견에 혈청학적 확진(serological confirmation)이 뒷받침되어 진단되었다(Fig. 1).
Fig. 1 Comparison of the diagnostic rates of AIG among all enrolled physicians during the entire study period. M, Male; F, Female
각 의사별 진단 증례 수는 Supplementary Table 3에 제시되어 있다.
환자군은 주로 중년 및 고령층으로 구성되어 있었으며, 평균 연령은 62.70±11.63세(범위: 32–83세)였다. 환자의 약 3분의 1은 60–70세 사이였으며, 여성 비율이 남성보다 유의하게 높았다(76.12% vs. 23.88%).
자가항체(autoantibody) 양상을 살펴보면, 위벽세포 항체(gastric parietal cell antibody, PCA) 양성률은 95.52%로 매우 높았으며, 거의 절반의 환자에서 내인자 항체(intrinsic factor antibody, IFA) 양성이 확인되었다(47.76%). 이는 AIG 병태생리에서 자가면역 기전의 중심적 역할을 시사한다.
위 기능(gastric function) 측면에서는 52.24%의 환자에서 가스트린(gastrin) 수치가 상승되어 있었고, 46.27%에서는 펩시노겐 I/II 비율(pepsinogen I/II ratio, PGI/II)이 감소되어 있었다. 이러한 소견은 AIG의 특징적인 위산 분비 저하와 점막 위축을 반영한다.
임상적으로는 32.84%의 환자에서 헤모글로빈 감소가 관찰되었으며, 28.36%에서는 비타민 B12 감소가 확인되어, AIG와 연관된 빈혈 및 흡수장애 경향을 시사하였다.
Helicobacter pylori 감염률은 8.96%로 낮았으며, 이는 감염성 원인보다는 자가면역 기전을 더욱 지지하는 결과였다.
추가적으로, 19.40%의 환자에서 갑상선 자가항체(thyroid autoantibodies; TPOAb/TgAb) 양성이 확인되었으며, 이는 AIG가 Hashimoto's thyroiditis 와 같은 다른 자가면역질환과 흔히 동반됨을 시사한다(Table 2).
Table 2. Clinical characteristics of 67 patients with AIG
Primary Endpoint
중재군(PDCA group)의 AIG 진단률은 0.987%로 증가하였으며, 이는 대조군(control group)의 0.423%와 비교하여 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.001). 또한 이 수치는 이전 중국 연구에서 보고된 AIG의 조발생률(crude incidence)을 상회하는 결과였다.
상대위험도(relative risk, RR)는 2.33(95% 신뢰구간 1.40–3.88)이었으며, 절대 위험 차이(absolute risk difference)는 0.56%였다(Fig. 2).
Fig. 2 Comparison of the diagnostic rates of AIG among all enrolled physicians during the entire study period
의사의 근무 경력(work experience)과 연간 위내시경 시행 건수(annual gastroscopy volume)를 포함한 의사 수준의 변수(physician-level variables)를 보정한 이후에도, PDCA 중재는 자가면역성 위염(autoimmune gastritis)의 진단률 증가와 독립적으로 연관되어 있었다(adjusted RR 3.05, 95% CI 1.70–5.47; P<0.001)(Supplementary Table 4).
층화 분석(stratified analyses)에서도 다양한 의사 하위군(subgroups)에 걸쳐 PDCA 효과의 방향성이 일관되게 유지되는 것으로 나타났다. 특히 근무 경력이 5년을 초과한 의사들과 연간 위내시경 시행 건수가 1,500건 이하인 의사들에서는 통계적으로 유의한 연관성이 확인되었다. 나머지 하위군에서도 유사한 효과 방향이 관찰되었으나, 신뢰구간(confidence interval)은 더 넓게 나타났다(Supplementary Table 5).
한편, 내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단되어 혈청검사를 시행한 환자들 가운데, 혈청학적으로 확진된 AIG의 비율은 대조군에서 66.7%(22/33), 중재군에서 54.2%(45/83)였다.
중재군에서 내시경적으로 의심된 증례 수가 현저히 증가하였음에도 불구하고, 객관적인 혈청학적 근거(objective serological evidence)에 의해 뒷받침된 증례의 비율은 양 군 간에 전반적으로 유사한 수준을 유지하였다(Supplementary Table 6).
Secondary Endpoints
PDCA 사이클의 T1부터 T5 단계까지 동안, 중재군(intervention group)의 AIG 진단률은 전반적으로 상승하는 경향을 보였으며, 일부 경미한 변동만 관찰되었다. T4 단계에서 약간의 감소가 있었으나 비교적 높은 수준은 유지되었고, 이후 T5 단계에서는 이전 최고 수준에 가까운 정도로 다시 상승하였다.
반면 대조군(control group)의 진단률은 변동 폭이 더 크게 나타났다. T2 단계에서 감소하였고, T4 단계에서 일시적인 반등을 보였으나, 이후 T5 단계에서 다시 감소하였다.
각 단계마다 중재군의 진단률은 대조군보다 더 높게 유지되었다. 또한 PDCA 각 기간별 혈청검사 의뢰 건수는 Supplementary Table 7에 제시되어 있다.
전반적으로 PDCA 군은 모든 시점에서 유의하게 더 우수한 성과를 보였으며, 이는 PDCA 사이클이 AIG의 진단률 향상에 효과적이었음을 시사한다(Fig. 3).
Fig. 3 Comparison of performance measures between different phases.T1:The first stage of PDCA; T2:The second stage of PDCA; T3:The third stage of PDCA; T4:The fourth stage of PDCA; T5:The fifth stage in of PDCA
Discussion
본 연구는 PDCA 사이클을 AIG 진단 과정 최적화에 적용한 최초의 연구이다. 중재군(intervention group)에서 AIG 진단률은 기저 기간(baseline period)의 0.483%에서 단기간 내 0.987%로 증가하였으며, 이는 사전에 설정한 목표치인 0.9%를 초과한 결과였다. 이러한 결과는 PDCA 모델의 표준화된 과정(standardized process)과 동적 피드백 기전(dynamic feedback mechanism)이 AIG 진단률 향상에 장점을 가진다는 점을 보여준다.
다변량 보정(multivariable adjustment) 이후에도 PDCA 효과는 여전히 유의하게 유지되었으며, 이는 PDCA가 AIG 진단 향상에 독립적으로 기여했음을 뒷받침한다. 또한 층화 분석(stratified analyses)은 이러한 효과의 크기가 의사 하위군(subgroups)에 따라 달라질 수 있음을 시사하였는데, 이는 기저 경험 수준과 증례 수(case volume)의 차이를 반영하는 것으로 보인다.
비록 상대적 효과(relative effect)는 크게 나타났지만, 절대 진단률 증가(absolute increase in diagnostic rate)는 0.56%(0.987% vs. 0.423%)로 비교적 크지 않았다. 이는 약 177건의 위내시경 시행당 추가적으로 1건의 AIG가 진단된다는 의미에 해당한다. 그러나 AIG는 드물고 실제 임상에서 종종 간과되는 질환이라는 점을 고려하면, 이러한 증가 역시 위험군 환자의 조기 인지와 추적 관찰을 가능하게 한다는 측면에서 임상적으로 의미가 있을 수 있다.
현재 AIG의 진단 현황에는 지역적 및 방법론적 차이가 상당히 존재한다 [14]. 일본의 AIG 진단 체계는 주로 2019년 6,739명의 검진 대상자를 기반으로 한 코호트 연구에 근거하고 있으며, 여기에서 기준 유병률(benchmark prevalence rate) 0.49%가 제시되었다 [13]. 비록 Japanese Society of Digestive Endoscopy 가 2022년에 계층적 진단 체계(hierarchical diagnostic system)를 발표하였지만 [15], 민감도와 특이도의 균형을 맞추는 과정에서 항체 민감도의 한계와 주관적인 내시경 해석으로 인해 여전히 일부 증례가 누락될 가능성이 있다.
반면 유럽과 미국에서는 보다 유연하고 다차원적인 근거 기반 진단 모델(multidimensional evidence-based diagnostic models)이 발전해 왔다. 2019년 미국 American Gastroenterological Association 가이드라인은 내시경 및 조직학적 평가를 핵심 진단 기준으로 사용하며 혈청 항체 검사를 필수로 요구하지 않았고, 이에 기반한 보고 유병률은 1.1%였다 [16]. 또한 2020년 유럽 United European Gastroenterology 컨센서스는 조직병리(histopathology)를 핵심 기준으로 권고하면서 [17], 혈청학적 및 기능적 바이오마커를 함께 활용하여 전 세계 AIG 유병률을 0.5%–4.5%로 추정하였다 [18].
이러한 진단 전략은 진단의 유연성을 향상시키는 장점이 있으나, 진단 기준의 불일치와 제한적인 항체 검사 시행으로 인해 정확성과 일관성에 영향을 미칠 수 있으며, 결국 지역 간 상당한 차이를 초래하게 된다.
중요한 점은, 본 연구에서 관찰된 AIG 진단률 증가는 단순히 내시경적 의심 사례의 증가만을 의미하는 것이 아니라, 혈청학적 및/또는 병리조직학적 확진 증가가 함께 동반되었다는 점이다. 모든 환자에서 표준화된 생검 채취가 시행되었으며, 내시경적으로 AIG가 의심되거나 진단된 경우에는 혈청검사를 추가로 시행하여 객관적인 진단 근거를 확보하였다.
특히 확진 근거 없이 내시경 소견만으로 진단된 사례가 불균형적으로 증가하는 현상은 관찰되지 않았으며, 이는 진단 인식 향상으로 인한 과잉진단(overdiagnosis) 가능성에 반대되는 결과라고 볼 수 있다.
중재군에서 혈청학적 확진 비율(serological confirmation proportion)이 수치상 더 낮게 나타난 점은 신중하게 해석할 필요가 있다. PDCA 기반 진단 체계에서는 내시경 의사들이 보다 폭넓은 AIG 관련 소견을 인지하도록 권장받았으며, 그 결과 초기 단계, 미묘한 소견, 또는 전형적이지 않은 소견을 가진 환자들까지 혈청검사로 의뢰되는 경우가 증가했을 가능성이 있다.
이러한 상황에서 혈청학적 확진 비율의 경미한 감소는 진단 질 저하를 의미하기보다는, 오히려 내시경적 의심 단계의 민감도(sensitivity)가 증가했음을 반영하는 것으로 해석될 수 있다. 중요한 점은 혈청학적으로 확진된 AIG의 절대 증례 수는 중재군에서 현저히 더 많았다는 사실이다.
또한 본 연구에서는 생검 조직의 병리조직학적 소견(histopathological findings)을 필수 진단 기준이 아니라 보조적(supportive) 진단 기준으로 활용하였다. 이는 병리 진단(pathological diagnosis)이 독립적인 전문 영역(independent professional domain)에 해당하며, 고유한 업무 흐름(workflow), 판독 기준(interpretative standards), 교육 체계를 가지고 있어 동일한 PDCA 사이클 안에 통합하기 어려웠기 때문이다. 이러한 점이 본 연구에서 관찰된 낮은 병리 양성률(low pathological positivity rate)에 일부 영향을 미쳤을 가능성이 있다.
또한 진단 누락 가능성이 있는 환자들에 대해 후향적 병리 재검토(retrospective pathology audit)를 시행할 수 없었다. 따라서 본 연구 설계는 다학제적 질 향상(multidisciplinary quality improvement) 효과를 충분히 평가하는 데 제한이 있었을 수 있으며, 동시에 내시경에서는 음성이지만 병리에서는 양성인 일부 드문 증례들을 놓쳤을 가능성도 있다.
한편 본 연구에서 나타난 낮은 병리조직학적 양성률은, 실제 임상에서 초기 혹은 조직학적으로 미묘한(subtle) AIG를 인지하기 어렵다는 점을 일부 반영하는 결과일 수도 있다. 이전 연구들에 따르면, 자가면역성 위염(autoimmune gastritis)은 조직학적 변화가 충분히 진행된 경우에는 비교적 인지하기 쉽지만, oxyntic mucosa가 완전히 소실되기 이전 단계에서는 진단이 훨씬 어렵다 [19].
초기 병변에서는 위 체부(corpus)의 구조가 비교적 보존되어 있을 수 있으며, 국소적인 림프형질세포 침윤(patchy lymphoplasmacytic infiltration), 국소 샘 파괴(focal gland destruction), 벽세포 가성비대(parietal cell pseudohypertrophy) 등이 관찰될 수 있다. 반면 뚜렷한 체부 위축(marked corpus atrophy)은 아직 나타나지 않을 수 있다. 또한 ECL 세포 증식(ECL cell hyperplasia)은 진단에 도움이 되는 소견이지만 초기 AIG에서는 항상 존재하는 것은 아니다.
따라서 초기 질환에서는 생검 기반 확진(biopsy-based confirmation)이 채취 위치(sampling)와 병리 해석(interpretative factors)의 한계로 인해 제한될 수 있다 [20].
이에 따라 저자들은 본 연구 코호트에 초기 또는 조직학적으로 미묘한 사례들이 상당수 포함되었을 가능성이 높다고 판단하였다. 그러나 중앙화된 병리 단계 평가(centralized pathology staging)나 후향적 병리 재판독(retrospective pathology re-review)이 시행되지 않았기 때문에, 이러한 해석은 추론적(inferential)인 수준에 머무르며 본 연구의 제한점으로 간주되어야 한다.
향후 연구에서는 초기 AIG 진단에서 병리조직학(histology)의 기여도를 보다 명확히 규명하기 위해, 표준화된 위치 기반 생검 프로토콜(topographical biopsy protocols), 전문 병리 재검토(dedicated pathological review), 질병 단계별(stage-specific) 분석이 포함되어야 할 것이다.
저자들은 일본 및 유럽·미국 진단 체계의 한계를 보완하기 위해 PDCA 프레임워크를 기반으로 한 지역 맞춤형(localization) 전략을 개발하였다. 월별 진단률 분석(monthly diagnostic rate analysis)을 통한 동적 데이터 모니터링(dynamic data monitoring), 20일 주기의 정기 교육, 4주 단위의 신속한 과정 재평가(rapid process iteration)를 포함하는 모델을 구축함으로써, 내시경 의사들의 진단 경험 축적 주기를 현저히 단축시킬 수 있었다.
이 과정에서 벽세포 항체(parietal cell antibody, PCA) 검사를 도입함으로써 혈청학적 진단 지표를 향상시켰고, 갑상선 기능(thyroid function) [9], 위 기능(gastric function), 기타 보조 검사를 함께 활용하여 진단 특이도(diagnostic specificity)를 효과적으로 높일 수 있었다.
또한 혈액내과(hematology), 신경과(neurology) 등의 자원을 통합한 다학제 협력 모델(multidisciplinary collaboration model)을 구축함으로써, AIG와 연관된 빈혈(anemia), 신경병증(neuropathy) 등의 합병증에 대한 통합적 관리(integrated management)를 가능하게 하였다.
일본의 진단 체계와 비교했을 때, PDCA 사이클은 Check–Act 기전을 통해 진단 전략을 동적으로 최적화(dynamic optimization)할 수 있었으며, 초기 증례에서 발생하는 진단 누락을 신속하게 발견하고 교정할 수 있었다. 이러한 특징은 일본의 정적 계층 구조(static hierarchical system)보다 현저히 우수한 점으로 평가되었다.
또한 유럽 및 미국 모델과 비교했을 때에도, PDCA 사이클의 표준화된 과정 설계(standardized process design)와 검사 기술 최적화는 진단 기준의 불일치와 낮은 검사 적용률(low detection coverage) 문제를 효과적으로 해결하였으며, 더 높은 적응성과 효과성을 보여주었다.
이 접근법은 교육 프로그램을 체계적으로 계획(Plan)하고, 내시경 술기 향상 및 혈청검사 활성화와 같은 다차원적 중재를 시행(Do)하며, 주요 지표 데이터와 중재 결과를 검토(Check)하고, 전체 과정을 최적화하기 위해 전략을 조정(Act)하는 구조로 이루어진다 [21].
이를 통해 기존에 단편적(fragmented)이었고 개인 경험에 의존하던 진단 과정을 긴밀하게 연결되고 지속적으로 최적화되는 시스템으로 효과적으로 통합할 수 있었다.
PDCA 사이클의 핵심 장점은 진단률(diagnosis rate), 진단 누락률(missed diagnosis rate), 생검 적정 시행률(biopsy compliance rate), 혈청검사 시행률(serological testing rate)과 같은 핵심 성과 지표(key performance indicators)를 정기적으로 수집하고 피드백하는 데 있다. 이를 통해 중재 효과를 객관적으로 평가할 수 있었으며, 전략을 동적으로 조정(dynamic strategy adjustments)할 수 있었다.
이러한 과정은 진단 과정 전반에서 지속적인 개선(continuous improvement)이 상향 나선형(upward spiral)으로 이루어지는 구조를 형성하도록 촉진하였다.
PDCA 사이클은 AIG 진단 최적화를 위한 확장 가능한(scalable) 프레임워크를 제공한다. 현재 Artificial Intelligence(AI)를 활용하여 AIG의 내시경 소견을 인식하는 보조 진단 시스템에 대한 보고들이 존재한다 [22]. 향후에는 대규모 데이터셋으로 학습된 AI 알고리즘을 통해 내시경 판독의 표준화가 가능해질 것으로 예상된다. 예를 들어 점막 위축의 정도를 정량화하거나, 고위험 증례를 자동으로 표시하여 우선적으로 혈청검사를 시행하도록 하는 방식이 가능할 수 있다 [23]. 앞으로 PDCA 프레임워크는 이러한 신기술들을 통합할 수 있을 것으로 보인다. 예를 들어 AI 기반 접근법 [24]이 하나의 사례가 될 수 있다.
본 연구는 고용량 삼차 의료기관(high-volume tertiary center)에서 수행되었으며, 대규모 내시경 검사 건수 덕분에 PDCA 사이클을 빠르게 반복하고 경험 기반 학습(experiential learning)을 효율적으로 수행할 수 있었다. 비록 시술 건수가 서로 다른 기관들을 직접 비교하지는 않았지만, 체계적인 계획(systematic planning), 지속적인 피드백(continuous feedback), 적응적 개선(adaptive refinement)과 같은 PDCA의 핵심 원칙은 다른 환경에도 적용 가능함을 시사한다.
검사 건수가 적은 환경에서는 진단 향상의 폭이 더 작고 개선 주기가 더 길어질 수 있으나, PDCA는 여전히 표준화된 진단 기준(standardized diagnostic criteria), 구조화된 교육(structured training), 정기 감사(regular audit)를 지원함으로써 진단 변동성(diagnostic variability)을 줄이는 데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 지역 기반 네트워크형 질 향상 프로그램(regionally networked quality-improvement programs)과 같은 수정된 PDCA 모델을 평가하여, 서로 다른 검사 규모를 가진 기관들 간의 공동 교육(shared training)과 벤치마킹(benchmarking)을 가능하게 할 필요가 있다.
본 연구는 몇 가지 중요한 장점을 가진다. 첫째, 저자들은 처음으로 AIG 진단에 PDCA를 적용하였다. PDCA 모델은 기저 진단률 평가나 진단 누락 원인 분석과 같은 체계적 상황 분석(systematic situational analysis)을 통해 AIG 진단의 핵심 문제를 정밀하게 파악할 수 있도록 하며, 동시에 표준화되고 반복 가능한(iterative) 질 향상 프레임워크를 제공한다.
또한 PDCA 사이클은 체계적이고 주기적이며 단계화된(periodic and stratified) 교육 및 평가의 중요성을 강조함으로써, 개인의 경험적 전문성을 팀 전체의 구조화되고 표준화된 지식으로 전환하는 데 도움을 준다. 이러한 통합적 전략(holistic strategy)은 집단적 진단 역량(collective diagnostic capabilities)을 향상시키고, AIG 진단률의 지속 가능한 개선(sustainable improvement)을 지원한다.
반면 본 연구에는 몇 가지 제한점도 존재한다. 첫째, 군 배정(group allocation)이 무작위 배정(randomization)이 아니라 캠퍼스 기준으로 이루어졌기 때문에, 기관 효과(center effects)와 잔여 교란(residual confounding)을 완전히 배제할 수 없다. 따라서 관찰된 차이는 PDCA 중재 자체뿐 아니라 측정되지 않은 캠퍼스 관련 요인에 일부 영향을 받았을 가능성이 있다.
따라서 본 연구 결과는 PDCA 시행과 높은 AIG 진단률 사이의 연관성(association)을 보여주는 것이며, 확정적인 인과관계(definitive causality)를 증명하는 것은 아니다. 향후에는 무작위 배정 연구(randomized study)나 군집 기반 다기관 연구(cluster-based multicenter study)를 통해 PDCA 효과를 보다 명확히 분리하고 일반화 가능성(generalizability)을 향상시킬 필요가 있다.
둘째, 등록된 내시경 의사 수(20명)와 환자 수(9,763명)가 비교적 제한적이며, 모든 증례가 단일 의료기관(single medical center)에서 유래하였다는 점에서 결과의 일반화 가능성이 제한될 수 있다. 이러한 한계는 단일기관 연구에 본질적으로 내재된 문제이며 완전히 피하기는 어렵다. 따라서 향후에는 더 큰 표본 규모를 가진 다기관 연구(multicenter study)가 필요하다.
셋째, 일부 환자들은 PCA나 IFA와 같은 혈청검사를 모두 완료하지 못하였으며, 이는 선택 편향(selection bias)을 초래할 가능성이 있다. 이러한 문제는 실제 임상(real-world clinical practice)에서의 환자 순응도 차이와 의료진의 환자 교육 부족과 주로 관련되어 있다.
향후에는 검사 절차(testing workflow)의 최적화, 환자 교육 강화, 전자의무기록(electronic medical record system) 내 통합 알림 기능(improved integrated reminder functions)의 개선 등을 통해 검사 완료율을 높이고자 한다.
넷째, 연구 기간이 비교적 짧아 단 5회의 PDCA 사이클만을 포함하였기 때문에, 진단의 지속성(continuity of diagnosis)과 합병증 예방 효과를 평가하기에는 충분하지 않았다. AIG 관련 위 신경내분비종양(gastric neuroendocrine tumors) [25] 및 위암(gastric cancer)의 잠복기(latency period)는 흔히 5년 이상에 이른다 [26].
따라서 향후 연구에서는 장기 추적 관찰(extended follow-up)을 포함하여 향상된 진단률이 장기간 유지되는지, 최적화된 프로토콜의 효과가 지속되는지, 그리고 궁극적으로 합병증 예방과 같은 임상 결과(clinical outcomes)에 어떤 영향을 미치는지를 평가해야 할 것이다.
Conclusions
결론적으로, PDCA 사이클은 AIG의 진단률을 향상시키는 효과적인 전략임을 보여주었다. 진단 과정을 체계적으로 최적화하고, 의사 교육을 강화하며, 다학제 협력을 촉진함으로써 AIG의 진단률을 높였을 뿐 아니라 위암(gastric cancer) 및 위 신경내분비종양(gastric neuroendocrine tumors)과 같은 AIG 관련 합병증의 위험을 줄이는 데에도 기여할 수 있었다.
본 연구는 진단 관리(diagnostic management)의 최적화와 다른 만성질환 및 희귀질환의 조기 발견을 촉진하는 데 중요한 통찰(insights)을 제공한다. 또한 복잡한 진단 문제(complex diagnostic challenges)를 해결하기 위해 임상 현장에서 체계적인 질 관리 도구(systematic quality management tools)를 통합할 필요성에 대한 강력한 근거를 제시한다.
<Abstract>
Background: Due to the lack of unified diagnostic standards and low clinical awareness, autoimmune gastritis (AIG) remains underdiagnosed globally. This study aimed to employ the Plan-Do-Check-Act (PDCA) cycle to enhance the diagnostic rate of AIG.
Methods: This single-center, prospective, observational study enrolled 20 endoscopists from two hospital campuses (10 each in the intervention and control groups). The intervention group underwent PDCA cycle management, including standardized training and dynamic data monitoring, while the control group received no intervention. Diagnostic rates were compared before and after the intervention.
Results: A total of 9,763 patients underwent gastroscopy by 20 endoscopists, among whom 67 were diagnosed with AIG. Application of the PDCA cycle further standardized the diagnostic process of AIG in the Department of Gastroenterology at the First Affiliated Hospital of Ningbo University. The diagnostic rate of AIG in the PDCA group reached 0.987%, while that in the control group was 0.423% (P < 0.001), exceeding the target of 0.9% and higher than previously reported baseline rates in Asia. Moreover, the diagnostic rates at all stages of the PDCA cycle in the PDCA group were higher than those in the control group.
Conclusion: Implementation of the PDCA cycle was associated with a higher diagnostic rate of AIG in this quality-improvement setting, supporting its potential value in improving case detection and standardizing the diagnostic workflow. Trial registration Clinical Trials.gov,NCT06557252. Registered on 13/8/2024. https://register.
Clinicaltrials: gov/prs/beta/studies/S000ESP900000038/recordSummary . Registered 6 July 2021.
Keywords: Autoimmune gastritis; Diagnostic rate; Plan–Do–Check–Act (PDCA) cycle; Quality improvement.