지식에서 행동으로 전환하는 주기: 격차 파악하기 (CMAJ. 2010)

Meded. 2025. 5. 17. 21:12

CMAJ. 2010 Feb 9;182(2):E73-7. doi: 10.1503/cmaj.081231. Epub 2009 Nov 30.

The knowledge-to-action cycle: identifying the gaps

🩺 근거는 있는데, 왜 실행은 안 될까?

― 근거 기반 진료와 현실 사이의 '갭(gap)'을 좁히는 이야기

“우린 왜, 잘 알면서도 실천하지 못할까?”
의료 현장에서 자주 듣게 되는 이 질문, 여러분도 한 번쯤은 해보셨을 겁니다.
가이드라인도 있고, 효과적인 치료법도 잘 알려져 있는데...
왜 환자들은 여전히 충분한 치료를 받지 못하는 걸까요?

👀 미국의 한 대규모 연구에 따르면,

제2형 당뇨병 환자 중 20%는 혈당 조절이 되지 않고(HbA1c > 9%)
1/3만이 목표 혈압(130/80 mmHg)을 달성
절반 이상은 LDL 콜레스테롤이 기준치를 초과했다고 해요.
게다가 골절 환자의 절반도 제대로 된 골다공증 진단을 받지 못하고,
고관절, 척추, 손목 골절 후 1년 내 치료를 받은 사람은 10~20%뿐이었답니다.

"Evidence frequently isn’t used by local, national or international policy-makers."
근거는 존재하지만, 지역·국가·국제 수준의 정책 결정자들이 이를 제대로 사용하지 않는 경우가 많습니다.
(원문: Evidence frequently isn’t used by local, national or international policy-makers.)

📏 갭(gap)은 어떻게 측정할 수 있을까?

갭을 찾는 건 단순히 실천을 못 했다는 사실을 비난하기 위한 게 아니에요.
진짜 중요한 건, “왜 실행되지 않았는가”를 파악하는 것입니다.

연구진은 이렇게 말해요:

“Using gaps in practice to blame clinicians is easy, but gaps from evidence to action usually reflect systems-related issues.”
실행 격차를 근거로 임상의에게 책임을 전가하기는 쉽지만, 사실상 대부분의 갭은 시스템적 문제(system-related issues)에서 비롯됩니다.
(원문: Using gaps in practice to blame clinicians is easy, but gaps from evidence to action usually reflect systems-related issues.)

🎯 그래서, 갭을 측정하는 방법은 다양합니다:

📊 인구 수준(Population level)

행정 데이터(administrative database)
: 예) 보험 청구 데이터, 처방 패턴 등
: 👍 대규모, 객관적
: 👎 진단의 정확성, 전체 인구 반영 부족
임상 데이터(clinical database)
: 예) 수술, 진단 등록 레지스트리 등
: 👍 행정자료와 병행 활용 가능
: 👎 정보 불일치나 누락 가능성

🏥 조직 수준(Organizational level)

차트 감사(chart audit)
: 전자 의무기록을 활용해 문서화된 내용 확인
: 👍 진단, 혈압/혈당 수치, 약물 사용 등 확인 가능
: 👎 종이기록은 판독 어려움, 시간 소요 큼

🧑‍⚕️ 의료 제공자 수준(Provider level)

직접 관찰(direct observation)
: 표준화 환자와의 대화 녹화 등
: 👍 객관적 평가
: 👎 리소스 많이 필요
역량 평가(competency assessment)
: 시험 또는 구술평가
: 👍 객관·주관 병행 가능
: 👎 실제 진료 반영은 제한적
성찰적 실천(reflective practice)
: 학습 일지, 포트폴리오 활용
: 👍 자기 주도적 니즈 인식
: 👎 정확도는 낮을 수 있음

🤯 갭은 왜 생기는 걸까?

연구진은 인간의 행동 특성에서 그 원인을 찾습니다.

“What most individuals do most frequently is what they think about the least.”
사람들이 가장 자주 하는 일일수록 의식하지 않고 자동으로 수행한다는 겁니다.
(원문: What most individuals do most frequently is what they think about the least.)

또한, 복잡한 정보를 다루는 데는 인간의 한계가 있다고도 말하죠.
그렇기 때문에 시스템이 이런 자동화된 행동을 모니터링하고 보완해줄 수 있어야 합니다.

💬 갭 자체에도 ‘갭’이 있다?

흥미롭게도, 연구진은 이렇게 말합니다:

“An area for further research is the testing of how data can be used to stimulate the identification of gaps in care.”
데이터를 어떻게 활용해야 실제로 갭을 찾고, 실천 변화를 유도할 수 있을지에 대한 연구는 아직 더 필요하다고 말이죠.
(원문: An area for further research is the testing of how data can be used to stimulate the identification of gaps in care.)

🧭 마무리하며

근거가 있음에도 실행되지 않는 ‘갭’은 의료의 품질과 환자 안전에 직결됩니다.
단순한 실행 부족이 아니라, 시스템·인지·문화의 복합적 문제로 봐야 합니다.

이 시리즈의 다음 논문에서는
👉 "지역 맥락에 맞춰 지식을 어떻게 적용할 것인가?"
👉 "지식 실행의 방해요소와 촉진요인은 무엇인가?"
를 다룬다고 하니, 다음 편도 기대해 주세요!

미국에서 진행된 대규모 연구에 따르면, 제2형 당뇨병을 앓고 있는 사람들 중 20%는 혈당 조절이 미흡했으며(즉, 당화혈색소 [Hemoglobin A1c] 수치가 9%를 초과), 오직 1/3만이 목표 혈압 수치(130/80 mm Hg)에 도달했고, 절반은 저밀도지단백 콜레스테롤(LDL-C) 수치가 목표 수준을 초과하고 있었습니다¹. 골절 취약성(fracture fragility)을 보인 사람들 중에서도 50% 미만만이 골다공증에 대한 진단검사 또는 의사의 진단을 받은 것으로 나타났습니다². 고관절, 손목, 척추 골절을 경험한 고령 환자들 중에서는 10%~20%만이 골절 이후 1년 내에 골다공증 치료를 받는 것으로 확인되었습니다³. 연구자들은 지역 수준⁴, 국가 수준⁵, 국제 수준⁶의 정책 결정자들이 근거(evidence)를 잘 활용하지 않는다는 사실도 밝혀냈습니다.

“갭(gap)”이란 무엇인가?

위의 모든 사실들은 "갭(gap)"의 예시입니다. 근거와 실제 진료 또는 정책 실행 사이의 간극(gap)을 측정하는 것은 지식변환(Knowledge Translation)의 첫 번째 단계 중 하나입니다⁷. 여기서 말하는 근거(evidence)란 최고 수준의 연구 기반 근거를 의미합니다⁸. 이상적으로는 이러한 근거는 고품질 임상진료지침 또는 체계적 문헌고찰(systematic review)에서 도출되어야 합니다.

뉴질랜드의 최근 사례를 통해 이 갭을 어떻게 다룰 수 있는지 보여드리겠습니다. 뉴질랜드의 심혈관 가이드라인에서는 심혈관 질환 위험 관리를 절대위험도(absolute risk)를 기반으로 해야 한다고 오랫동안 권고해왔습니다⁹. 또한 5년 내 심혈관 질환 발생 위험이 15% 이상인 사람을 치료 대상으로 설정하고 있습니다. 그러나 연구자들은 일차진료(primary care) 현장에서 혈관질환을 가진 사람들 중 1/3 미만만이 가이드라인에서 권고하는 치료를 받고 있음을 확인했습니다¹⁰.

갭을 메우기 위한 첫걸음: 현재 진료의 평가

진료의 질을 향상시키기 위해 무언가를 개선하려면, 먼저 현재의 진료 상태를 간단하고 신뢰성 있게 평가할 수 있어야 합니다. 이때 사용할 수 있는 도구가 '질 지표(quality indicators)'입니다. 질 지표는 환자의 결과에 영향을 미치는 의료의 질과 조직의 기능을 모니터링, 평가, 개선하기 위한 측정 수단입니다. 예를 들어, 당뇨병 및 뇌졸중 병력이 있는 환자에 대한 혈압 조절의 적절성, 혹은 중환자실에 입원한 환자에 대한 심부정맥혈전증 예방 조치 등이 질 지표가 될 수 있습니다.

Donabedian¹¹은 의료의 질을 고려할 때 구조(structure: 예. 진료 환경), 과정(process: 예. 수행된 진료 행위), 결과(outcome: 예. 환자의 상태 변화)로 나누는 틀을 제시했습니다. 이러한 틀은 질 지표를 분류하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어 혈관위험 관리의 경우,

임상의 진료실에 의사결정 지원 시스템(computerized decision support system)이 마련되어 있는가 여부는 구조적 지표(structural indicator)이며,
환자 또는 의사에 의한 혈관위험 평가 수행 여부는 과정 지표(process indicator)입니다.
뇌졸중, 심근경색, 사망 등은 결과 지표(outcomes)입니다.

이러한 각 지표에 대해서는 다음 항목이 필요합니다:

설명 문장(descriptive statement)
측정을 위한 데이터 기반 항목(criteria)
관련 인구 집단에 대한 정보
자료 수집 시점과 방법
분석 모델
결과 제시 형식
지표의 사용 근거(Box 1 참조)¹²

각국의 국가적 전략

여러 국가들은 질 지표 수집을 위한 국가적 전략을 마련했습니다¹². 예를 들어 호주의 National Institute of Clinical Studies는 인플루엔자 백신 접종을 포함하여 다양한 주제에서 근거와 실제 진료 사이의 간극을 파악했습니다¹⁴. 미국의 Agency for Healthcare Research and Quality는 예방, 입원 진료, 환자 안전, 소아과 분야의 질 측정 지표를 개발했습니다¹⁵. 하지만 국가 간 질 지표에 대한 합의는 부족한 실정입니다.

질 지표의 개발: 근거 기반 접근

질 지표는 최선의 근거(best available evidence)를 바탕으로 개발되어야 하며, 이를 위해 RAND Health에서는 델파이 방법(Delphi method)을 수정하여 사용하였습니다¹⁶. 이 방법은 익명 평가를 여러 차례 반복하며 위험-편익(risk-benefit) 척도에 따라 평가하고, 각 라운드 사이에 대면 토론을 포함합니다¹⁷. 이 과정의 목표는 일반 대중, 의료 전문가, 관리자 등 관련 이해당사자를 모두 포함하는 것입니다.

이후에는 실제 진료 현장에서 이 지표가 정확하고 신뢰성 있게 측정될 수 있는지를 검증해야 합니다¹⁷. 예를 들어 혈관위험 전략과 관련하여 사망 및 뇌졸중 같은 결과지표를 정확하게 측정할 수 있는가?를 확인해야 합니다. 이는 해당 정보가 임상 데이터베이스나 행정 데이터베이스에 수록되어 있는지, 그리고 정확히 추출이 가능한지 여부를 검토해야 한다는 의미입니다.

어떤 갭(gap)을 우선적으로 다루어야 할까?

실제 진료와 정책 결정 과정에서는 매우 다양한 갭을 식별할 수 있지만, 어떤 갭을 우선적으로 다룰 것인지에 대한 선택 과정을 반드시 마련해야 합니다¹⁷. 현실적으로는 자원의 제약으로 인해 모든 근거-실천 간의 간극을 다루는 것이 불가능합니다. 따라서 우선순위를 정할 전략이 필요합니다. 이때 고려할 요소는 질병 부담(burden of disease), 즉 이환율(morbidity), 사망률(mortality), 삶의 질(quality of life), 그리고 의료비용(cost) 등입니다.

이러한 논의는 투명하게 이루어져야 하며, 환자와 일반 대중, 의료 전문가, 관리자 등 다양한 이해관계자가 참여해야 합니다. 예컨대 뉴질랜드의 혈관위험 관리 전략은 보건부(Ministry of Health)와 뉴질랜드 가이드라인 그룹(New Zealand Guidelines Group)이 참여한 협력체(collaborative)를 통해 개발되었습니다. 이 전략은 질병 부담이 크고 효과적인 치료법이 존재하기 때문에 국가적 우선순위로 선정되었으며, 의료 전문가와 환자 기반 집단의 의견을 반영했습니다. 특히, 관련 증거를 검토한 이해관계자들은 뉴질랜드에서 가장 건강 상태가 열악한 집단인 마오리족(Maoris)의 심혈관 위험을 줄여야 한다는 필요성을 강조했습니다.

갭을 어떻게 측정할 수 있을까?

니즈 평가(Needs assessment)는 현재의 지식, 기술, 태도, 행동 및 결과와 바람직한 상태 간의 크기와 특성을 파악하는 과정입니다. 어떤 전략을 사용할지는 평가 목적, 데이터 유형, 가용 자원에 따라 달라집니다. 니즈는 다음과 같은 방식으로 분류될 수 있습니다¹⁸:

Felt needs: 사람들이 스스로 필요하다고 말하는 것
Expressed needs: 사람들이 실제로 행하는 것
Normative needs: 전문가들이 필요하다고 판단하는 것
Comparative needs: 집단 간 비교를 통한 필요

이러한 니즈는 인구 집단(population), 제공 기관(provider organization), 보건의료 제공자(health care provider)의 관점에서 검토할 수 있으며, 객관적(objective) 또는 주관적(subjective)으로 측정할 수 있습니다(Table 1 참조)¹⁹.

인구 수준에서의 접근 (At the population level)

인구 수준에서는 역학(epidemiological) 데이터를 활용하여 인구 기반의 니즈를 평가할 수 있습니다. 이는 객관적인 측정 도구입니다. 또한, 행정 데이터베이스(administrative databases) 또는 청구 데이터베이스(claims databases)는 의료 서비스를 제공하고 상환하는 과정에서 생성되는 정보로 구성됩니다²⁰.

일반적으로 이러한 데이터베이스는 진단 정보(예: ICD-10-CM), 시술 정보, 검사 결과, 청구 정보, 일부 인구통계 정보 등을 포함합니다. 대표적인 예로는 온타리오 보건부(Ontario Ministry of Health and Long-term Care)가 제공하는 지역 데이터베이스²¹부터, 미국의 Medicare Provision and Analyses Review Files와 같은 국가 데이터베이스²²가 있습니다. 이런 데이터는 예컨대 당뇨병 환자의 심혈관 위험요소 치료 부족²³, 노인 환자의 벤조디아제핀 과다 사용²⁴ 등을 파악하는 데 사용되어 왔습니다.

그러나 이러한 데이터베이스에는 몇 가지 한계점이 존재합니다.

원래 연구 목적이 아니라 행정 목적으로 만들어졌기 때문에, 질병의 중증도(severity) 같은 갭 분석에 유용한 정보가 누락되어 있을 수 있습니다²⁵.
코드화(coding)가 누락될 수 있으며, 코드가 있는 사건만 추적 가능합니다²⁰.
전체 인구를 포괄하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 Medicare 파일은 65세 이상 고령자, 일부 장애인, 말기 신부전 환자만 포함됩니다.

임상 데이터베이스의 활용 (Clinical databases)

임상 데이터베이스(clinical databases)도 갭 분석에 활용될 수 있습니다. 이는 예를 들어 대장내시경(colonoscopy) 시술자나 대장암 환자 등 특정 시술이나 진단을 받은 환자들을 등록한 레지스트리(registries)입니다.

영국의 사례로는 다음이 있습니다:

National Cardiac Surgical Database: 심장 수술 환자 정보를 포함
National Vascular Database: 복부 대동맥류 수술, 경동맥 내막절제술, 하지 우회로 수술 등을 시행한 외과의 정보 포함²⁰

이러한 레지스트리는 행정 데이터베이스보다 더 많은 부진단(secondary diagnoses)이나 동반질환(comorbidities) 정보를 포함하고 있어 보완적으로 활용될 수 있습니다. 때때로 임상 데이터베이스와 행정 데이터베이스를 결합하여 보다 정밀한 갭 분석이 가능합니다²⁶. 그러나 일부 연구에서는 이 두 데이터베이스 간의 일치도가 낮다는 결과도 있습니다²⁷. 또한 정보의 정확성에 대한 한계도 존재합니다.

뉴질랜드의 사례에서는, 일차진료기관이 사용하는 전자 건강 기록(electronic health record)에서 데이터를 얻을 수 있었습니다. 이를 통해 연구자들은 다음 정보를 파악할 수 있었습니다:

환자 기록 중 심혈관 위험 요인이 문서화된 비율²⁸
환자들이 스타틴(statin), 항혈소판제(antiplatelet agents), 항고혈압제(antihypertensive medications)를 처방받은 비율¹⁰

하지만 이 데이터베이스는 모든 혈관질환 위험군 환자를 포함하지는 않았습니다.

조직 수준에서의 접근 (At the organizational level)

조직 수준의 니즈 평가는 병원이나 진료소 단위에서 수행될 수 있습니다. 많은 국가에서 병원은 감염 통제, 사망률, 신체 억제(restraint)의 사용 등에 대한 정보를 수집할 것을 인증기관(accreditation bodies)—예: 미국의 Joint Commission on the Accreditation of Health Care Organizations—으로부터 요구받습니다²⁹. 이러한 정보 출처는 갭(gap)에 대한 정보 수집에 활용될 수 있습니다.

병원 및 지역사회 진료 환경에서 전자 건강 기록(computerized health care records)의 사용이 증가하면서, 이러한 도구들은 갭 평가를 위한 데이터 추출에 활용될 수 있습니다³⁰. 예를 들어, 기록 검토(chart audit)는 표준화된 사전 기준에 따라 건강 기록을 검토하고 평가하는 방법으로 사용될 수 있습니다. 진단 검사 시행 여부나 적절한 치료의 사용 등과 같은 결과 지표(outcomes)를 기준으로 합니다.

이상적으로는, 검토 기준은 해당 질 지표(quality indicator)에 대해 타당한 근거(valid evidence)에 기반해야 하며, 혈압 또는 혈당이 목표 수준에 도달했는지와 같은 객관적인 지표(objective measures)를 포함해야 합니다. 기초 측정을 수행할 때 사용할 수 있는 접근법은 Box 2에 제시되어 있습니다.

의료 제공자 수준에서의 접근 (At the care-provider level)

의료 제공자 수준에서는 다양한 전략을 통해 니즈 평가를 수행할 수 있습니다. 대표적으로 다음과 같은 방법들이 있습니다:

차트 감사(chart audits)
관찰(observation)
역량 평가(assessment of competency)
성찰 기반 학습(reflective practice)

의료 제공자의 수행을 직접 관찰하려면, 표준화 환자(standardized patients)를 활용하거나, 또는 환자와 상호작용하는 장면을 비디오로 녹화하여 평가할 수 있습니다³¹,³². 마찬가지로, 지식 기반 설문조사를 포함한 역량 평가(competency assessment)도 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 미국 내과학회(American Board of Internal Medicine)의 자격 요건으로 수행되는 설문지, 혹은 임상 시나리오(clinical vignettes) 기반 평가 등이 있습니다³³.

또한, 임상의들이 자신의 임상 경험을 기반으로 학습 기회를 반성(reflective practice)하거나, 임상 경험으로부터 학습 필요를 식별하고 기록하는 포트폴리오(portfolio)를 작성하는 방식도 있습니다³⁴. 하지만 이러한 주관적 평가 방법은 실제 수행(actual practice)과 같은 보다 객관적인 측정 수단에 비해 정확도가 떨어질 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 약물을 처방했는지와 같은 실제 수행이 보다 정확한 니즈 파악 방법일 수 있습니다. 왜냐하면, 임상의들은 자신이 이미 알고 있는 주제에 집중해서 교육을 받으려는 경향이 있고, 자신이 부족한 영역은 피하는 경향이 있기 때문입니다³⁵. 이러한 이유로 인해, 설문조사, 면담, 포커스 그룹(focus groups) 등이 니즈 평가에 도움을 줄 수는 있지만, 이들은 주관적 방법이며 실제 임상 수행에서의 갭을 정확히 반영하지 못할 수 있습니다.

왜 갭(gap)은 존재하는가?

갭을 식별하기 위한 한 가지 방법은 진료 감사(audit)를 수행하는 것입니다. 그러나 주의할 점은, 실행상의 간극(practice gap)을 근거로 임상의에게 책임을 전가하기는 쉽지만, 실제로 근거와 실행 사이의 간극(evidence-to-action gap)은 대개 시스템 수준의 문제(system-related issues)를 반영하며, 단순히 의료 제공자의 수행(performance)만을 반영하는 것이 아니라는 점입니다. 이러한 이유로, 단순히 실행 격차의 증거만으로 판단할 것이 아니라, "왜 이러한 간극이 발생하는가?"라는 질문에 집중할 필요가 있습니다.

Van de Ven은 인간 행동에 대해 이미 우리가 알고 있는 사실을 과소평가한다고 지적합니다³⁶. 그는 특히 사람들은 비일상적 업무(nonroutine tasks)에 주의를 기울이기 어려워한다는 점을 강조합니다. 또한 대부분의 사람들은 복잡한 문제를 처리하거나 복잡한 정보를 기억하는 데 어려움을 느끼지만, 반복적인 작업(routine tasks)에는 매우 효율적인 처리자가 됩니다³⁷. 반복적인 작업을 한 번 숙달하고 나면, 우리는 그 작업에 집중하지 않게 됩니다. 예를 들어 입원 시 의무기록(admission order)을 작성하는 행위와 같은 반복 업무는 무의식적인 기억(subconscious memory)에 저장되어, 의식적인 주의는 다른 업무에 분산되게 됩니다. 이로 인해 사람들이 가장 자주 수행하는 일일수록, 오히려 그 일을 가장 적게 의식하게 되는 결과가 나타납니다. 만약 우리가 이러한 작업의 영향을 평가할 수 있는 수단을 갖고 있지 않다면, 실행과 근거 간의 간극은 쉽게 발생할 수 있습니다.

March와 Simon은 다음과 같이 설명합니다. 현재 상황에 대한 불만족(dissatisfaction)은 개선된 조건을 찾도록 자극하지만, 만족스러운 결과에 도달하면 탐색을 멈추게 된다는 것입니다³⁸. 따라서 갭에 대한 논의를 할 때는 단순한 수치나 자료뿐만 아니라, 관련 개인들의 경험 및 변화에 대한 선호(preference)를 함께 고려해야 합니다. 우리가 어떤 변화를 이뤘을 때 그 변화가 우리 자신의 업무에 대한 신념(belief)에 부합하며, 그 변화를 성공적으로 완수했다고 느끼면 만족감을 얻게 됩니다³⁹.

근거(evidence)와 의사결정(decision-making) 간의 간극은 다양한 이유로 발생합니다. 예를 들어, 의사가 진료지침을 실제로 실행하는 데 방해가 되는 요인들을 검토한 한 연구에서는 무려 250개 이상의 장벽(barriers)이 식별되었습니다⁴⁰. 이러한 장벽은 다음과 같이 매우 다양할 수 있습니다:

혈관 위험 평가를 위한 설비 부족과 같은 시스템적 요인(system-related issues)
관련 근거에 대한 인식 부족(lack of awareness)과 같은 개인적 요인(individual factors)

이러한 지식 채택(knowledge uptake)을 방해하는 장벽들에 대한 평가는 본 시리즈의 다음 기사에서 다루어질 예정입니다.

갭 식별 자체의 갭(gaps in gap identification)

앞으로의 연구에서 탐색되어야 할 영역 중 하나는, 데이터가 실제 진료의 간극을 식별하고, 진료 변화의 모니터링 및 새로운 진료 방식의 도입을 어떻게 신뢰성 있고 타당성 있게 유도할 수 있는지를 검증하는 것입니다. 우리는 또한 현장의 팀들이 보다 높은 자율성과 자기주도성(self-direction)을 가지고 일상적인 문제를 감시(vigilance)할 수 있도록 지원하는 방법에 대해 더 많이 이해할 필요가 있습니다.

그리고 무엇보다도, 보건의료 시스템 내에서 지식에서 실행으로 이행되는 간극(gaps from knowledge to action)을 식별하는 방법에 대한 명확한 이해가 요구됩니다⁴¹.

진료 상의 간극을 식별하는 것은 지식 실행(implementation of knowledge)을 위한 출발점입니다. 본 시리즈의 다음 글에서는 지식을 지역 맥락에 적응시키는 방법, 그리고 지식 실행의 장벽과 촉진 요인을 이해하는 방법에 대해 다룰 예정입니다.

1. 인구 수준에서의 갭 측정 (Measuring the gap at the population level)

● 행정 데이터베이스 (Administrative database)

예시: 65세 이상 환자에게 건강보험 제공자가 제공한 약물 처방 정보를 담은 청구 데이터베이스. 스타틴(statins), 항혈소판제(antiplatelet agents), 항고혈압제(antihypertensive medications) 처방을 평가하는 데 사용할 수 있음.
장점:
- 객관적 측정(objective measures)이 가능함
- 대규모 인구 기반 데이터베이스라는 장점
단점:
- 모든 임상 정보를 포함하지 않을 수 있음
- 코딩이 불완전할 수 있음
- 코드가 존재하는 사건만 파악 가능
- 전체 인구를 포함하지 않을 수 있음

● 임상 데이터베이스 (Clinical database)

예시: 관상동맥 우회 수술(coronary artery bypass graft)을 받은 모든 환자의 정보를 담은 데이터베이스. 시술 정보(시기, 장소), 추적 방문(follow-up), 혈관 위험 평가, 스타틴과 항혈소판제 및 항고혈압제 사용 여부 등이 포함될 수 있음.
장점:
- 객관적 측정이 가능
- 행정 데이터베이스와 함께 사용할 수 있음
단점:
- 다양한 출처(병원, 클리닉 등)로부터의 보고에 의존하기 때문에 정보 정확도가 낮을 수 있음
- 필요한 정보(예: 처방약물 등)가 누락될 수 있음

2. 조직 수준에서의 갭 측정 (Measuring the gap at the organizational level)

● 차트 감사 (Chart audit)

예시: 종이 기반 진료 기록지 또는 전자 건강 기록을 사용하여 심혈관 위험 문서화, 생활습관 관련 조언, 고위험 환자에 대한 권장 치료 관리 등을 식별함.
장점:
- 진단, 동반질환(comorbidities), 혈압·혈당 등의 과정 지표(process measures), 약물 관련 정보 등을 제공할 수 있음
- 전자 건강 기록은 특히 약물 및 진단검사 정보에 대한 데이터 수집을 용이하게 함
단점:
- 정보가 불완전할 수 있음
- 종이 기반 차트에서는 내용이 잘 읽히지 않거나 누락될 수 있음
- (종이 차트의 경우) 차트 감사를 수행하는 데 시간이 많이 소요됨

3. 의료 제공자 수준에서의 갭 측정 (Measuring the gap at the care-provider level)

● 차트 감사 (Chart audit)

예시: 위 조직 수준과 동일 – 진료 기록을 사용하여 심혈관 위험 관련 문서화 및 생활습관 조언 여부 등 확인
장점/단점: 위 내용과 동일

● 직접 관찰 (Direct observation)

예시: 표준화 환자와의 대화 장면을 클리닉에서 영상으로 녹화하여, 심혈관 위험 평가 및 관리를 다룬 상호작용을 관찰
장점:
- 객관적인 평가 가능
단점:
- 자원 소모가 큼 (인력·시간 필요)
- 다양한 행동 및 실제 진료 상황을 모두 포착하지 못할 수 있음

● 역량 평가 (Competency assessment)

예시: 재인증 과정의 일부로 실시되는 객관식 시험. 심혈관 위험 평가 및 감소에 대한 지식 기반 문항 포함. 경우에 따라 구술시험(oral examination)처럼 주관적일 수도 있음.
장점:
- 객관식 시험 등은 객관적 평가 가능
- 구술시험 등 주관적 평가도 가능
단점:
- 실제 진료 행위를 반드시 반영하지는 않을 수 있음
- 자원 집약적임

● 성찰 기반 학습 (Reflective practice)

예시: 임상의가 심혈관 질환 위험 환자를 돌보는 동안 나타나는 임상적 질문을 기록하는 학습 기반 일지 사용
장점:
- 학습자가 자신의 필요를 직접 식별할 수 있음
단점:
- 학습자의 필요를 정확하게 반영하지 못할 수 있음

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