임상 연구 그래프: 임상 시험, 진단 검사 및 메타 분석을 위한 10가지 그래프

게재 2026 년 10 월 13 일

심사위원들은 방법론을 읽기 전에 그림을 먼저 읽습니다. 동료 심사를 통과하는 임상 연구 그래프는 한 가지 공통점을 가지고 있습니다. 바로 각각의 그래프가 하나의 질문에 대한 답을 제시하고, 독자가 10초 안에 그 답을 파악할 수 있다는 것입니다. 이 가이드에서는 CONSORT 흐름도부터 히트맵까지 임상 연구자가 가장 자주 접하는 10가지 그래프를 다룹니다. 각 그래프에 대해 실제 출판된 그림(오픈 액세스, 출처 표기 후 재사용 가능), 저희가 직접 제작한 애니메이션, 그래프 읽는 방법, 그리고 원고가 반려되는 주요 원인인 실수를 소개합니다.

질문별로 임상 연구 그래프를 선택하세요

관련 가이드인 ' 모든 연구자가 알아야 할 10가지 필수 그래프 유형' 에서는 막대 그래프, 선 그래프, 산점도, 히스토그램과 같은 일반적인 차트 유형을 다룹니다. 하지만 이 글은 다릅니다. 임상 시험, 진단 검사 및 증거 종합에 특화된 그래프만 다룹니다.

1. CONSORT 흐름도: 모든 환자 표시

흐름도는 임상시험 검토자가 가장 먼저 확인하는 그림입니다. 누가 선별되었는지, 누가 제외되었는지, 제외된 이유는 무엇인지, 누가 무작위 배정되었는지, 그리고 최종적으로 누가 분석에 포함되었는지를 보여줍니다. CONSORT 2010 지침에서는 무작위 배정 임상시험에 흐름도 작성을 필수 항목으로 규정하고 있습니다.^¹

ERBB2 양성 유방암에 대한 신보조 요법에서 트라스투주맙 바이오시밀러 후보 물질 HD201과 오리지널 트라스투주맙을 무작위로 비교한 연구에서 625명의 환자를 스크리닝했고 503명이 최종 분석 대상에 포함되었습니다. 이 중 251명은 HD201 투여군에, 252명은 오리지널 제품 투여군에 배정되었습니다. ² 독자는 계산 결과를 한눈에 확인할 수 있으며, 바로 이것이 핵심입니다.

흔히 저지르는 실수: 개수만 적고 이유를 적지 않는 경우. "제외됨(n = 122)"과 같이 표시하면 의문을 불러일으킬 수 있습니다. 각 기준을 충족하지 못한 항목 수를 명시하세요. Flowchart Pro 생성기를 사용하면 무료로 다이어그램을 만들 수 있습니다.

2. 카플란-마이어 곡선: 사건 발생까지의 시간, 솔직하게 그려짐

Kaplan-Meier 추정기는 아직 사건이 발생하지 않은 환자를 포함한 추적 관찰 기간을 계단형 생존 곡선으로 변환합니다. ³ 각 계단의 하강 부분을 사건 발생으로, 작은 눈금 표시를 사건 발생 없이 추적 관찰을 마친 환자(중도절단)로 읽습니다.

실제 사례를 검토자의 입장에서 읽어보세요. 2년 이내에 재발한 ^환자 (빨간색)는 58개월 시점에 생존율이 약 32%로 떨어지는 반면, 재발하지 않은 환자(파란색)는 90% 이상의 생존율을 유지합니다. 아래 표가 바로 그 진실을 보여줍니다. 빨간색 그룹은 38명의 환자로 시작해서 60개월 시점에 3명만 남았으므로, 곡선의 가장 오른쪽 부분은 극히 적은 수의 환자에 의해 결정됩니다. 항상 이러한 표를 작성하고, 환자 수가 적은 부분의 변화는 완만하게 처리해야 합니다.

검토자가 오류를 범하지 않도록 하려면, x축 아래에 위험 환자 수 표를 표시하고, 추적 관찰 기간의 중앙값을 명시하고, 로그 순위 검정 p값 옆에 위험비와 95% 신뢰 구간을 제시하고, 위험에 처한 환자 수가 매우 적은 구간에서는 곡선 해석을 중단해야 합니다. 환자가 사건 발생 전에 다른 원인으로 사망할 수 있는 경우, 단순 곡선은 위험을 과대평가하게 됩니다. 레지스트리 연구에서 경쟁 위험을 참조하십시오 . 자신의 데이터에 적용해 보려면 무료 Kaplan-Meier 계산기를 사용하십시오.

3. 삼림 조사: 다양한 연구, 하나의 결론

포레스트 플롯은 각 연구를 사각형(효과)과 선(신뢰 구간)으로 표시하고, 통합 결과를 마름모꼴로 나타냅니다. 사각형은 가중치에 따라 크기가 커지므로, 규모가 큰 연구일수록 마름모꼴의 크기가 더 크게 나타납니다.

이 연구에서는 통합 조정 오즈비가 3.28(95% CI 2.61~4.12)이고 I² 값이 95.4%라고 보고했습니다.⁴ 여기서 ^중요한 점은 두 번째 수치에 있습니다. I²는 연구 간 변동 중 우연이 아닌 실제 차이에 의한 변동의 비율을 나타냅니다.⁵ ^95.4 %라는 단일 통합 수치는 많은 것을 숨기고 있습니다. 예측 구간을 제시하고, 그 이유(하위 그룹 분석, 메타 회귀 분석)를 탐구하며, 결론을 하나의 고정된 수치가 아닌 "대부분의 상황에서 더 높은 오즈비와 관련됨"과 같이 표현해야 합니다.

메타분석 을 계획 중이신가요? 메타 분석에 필요한 연구 수 와 메타분석에서 흔히 발생하는 오류에 대해 알아보세요 . 로지스틱 회귀 계산기는 오즈비 포레스트 플롯도 생성해 줍니다.

4. 깔때기 도표: 소규모 연구는 어디에 있는가?

깔때기 도표는 각 연구의 효과를 정밀도에 따라 나타냅니다. 편향이 없다면, 연구 결과는 통합 효과를 중심으로 대칭적으로 분포하며, 아래쪽은 넓고(소규모 연구), 위쪽은 좁습니다. 아래쪽 모서리 중 한 부분이 비어 있다면, 작은 규모의 무효 연구 결과는 출판되지 않았을 가능성이 있습니다.

일반적인 규칙: 비대칭성 검사(Egger의 검사 ⁶ )는 10개 이상의 연구가 있을 때만 실시하고, 비대칭성을 편향의 증거로 간주하지 마십시오. 이질성도 동일한 형태를 나타냅니다.

5. ROC 곡선: 검사가 건강한 사람과 아픈 사람을 구분할 수 있을까요?

ROC 곡선은 모든 가능한 임계값에 걸쳐 민감도를 1에서 특이도를 뺀 값에 대해 나타냅니다. 곡선 아래 면적(AUC)은 질병이 있는 임의의 환자가 질병이 없는 임의의 환자보다 더 높은 점수를 받을 확률입니다. 0.5는 동전 던지기 정도의 확률이고, 1.0은 완벽한 확률입니다. ⁷

여기서 AUC는 MMP-2의 경우 0.785, VEGF-D의 경우 0.815, 두 마커를 결합한 경우 0.884입니다. ⁸ 해석: 두 마커를 결합하면 각각의 마커만 사용했을 때보다 판별력이 약 0.07~0.10 AUC 정도 향상되는데, 이는 의미 있는 향상이지만, 신뢰 구간이 크게 겹치지 않고 새로운 환자를 대상으로 모델을 검증하는 경우에만 해당됩니다.

흔히 저지르는 실수: AUC만 보고하는 것. 선택한 임계값, 민감도 및 특이도와 신뢰구간을 함께 제시하고, 임계값을 선택한 방법(유덴 지수 또는 임상적 비용 절충)도 설명해야 합니다. AUC는 임상 현장에서 검사의 유용성에 대해서는 아무것도 알려주지 않습니다.

6. 블랜드-알트만 도표: 일치는 상관관계가 아니다

두 측정 방법을 비교할 때 높은 상관관계는 단지 두 값이 함께 오르내린다는 것을 의미할 뿐, 동일한 값을 제공한다는 것을 의미하지는 않습니다. 블랜드-알트만 도표는 두 방법 간의 차이를 평균값에 대해 그래프로 나타내며, 평균 차이(편향)와 일치 한계는 편향 ± 1.96 표준편차입니다 ^.⁹

하지 부종 타당성 연구에서 얻은 이 그림은 두 가지를 알려줍니다. ¹⁰ 평균 차이는 1.11이고, 그래프의 범위는 약 -0.54에서 2.77까지입니다. 그리고 평균값이 증가함에 따라 차이도 커지는데, 이는 비례적 편향을 나타냅니다. 왼쪽 패널은 점들이 직선을 따라가므로 비교적 잘 일치하는 것처럼 보입니다. 오른쪽 패널은 두 방법이 서로 다르며, 특히 높은 값에서 차이가 더 크다는 것을 보여줍니다. 바로 이러한 차이 때문에 검토자들이 이 그래프를 요구하는 것입니다.

방법 비교 논문을 편집할 때 흔히 보이는 패턴이 있습니다. 상관계수만 제시하고 블랜드-알트만 도표는 포함하지 않은 채 일치도를 입증하는 자료로 제시하는 경우입니다. 블랜드-알트만 도표를 추가하고, 측정 단위로 편향과 한계를 명시하며, 그 한계가 임상적으로 허용 가능한지 여부를 한 문장으로 설명하십시오. 임상적 판단이 중요한 것이지 통계가 중요한 것이 아닙니다.

7. 폭포형 그래프: 모든 환자의 종양 반응

워터폴 플롯은 각 환자에게 기준선 대비 종양 크기의 최대 변화율을 나타내는 막대 하나를 표시하며, 가장 나쁜 변화율부터 가장 좋은 변화율 순으로 정렬됩니다. RECIST 1.1 기준에 따르면 30% 감소는 부분 반응으로, 20% 증가는 진행으로 간주되므로 이 두 기준선이 플롯에 포함되어야 합니다. ¹¹

흔히 저지르는 실수: 지속 기간을 나타내는 데 사용하는 것. 워터폴 그래프는 최상의 반응을 보여주는 것이지, 그 반응이 얼마나 오래 지속되었는지를 보여주는 것이 아닙니다. 워터폴 그래프는 스위머 플롯이나 진행 시간 곡선과 함께 사용하고, 기준선 이후 스캔을 받지 않은 환자 수를 명시해야 합니다. (이러한 환자들은 막대 그래프로 표시할 수 없기 때문입니다.)

8. 화산 그래프: 수천 개의 신호 중에서 신호를 찾아내기

화산 플롯은 x축에 효과 크기(log2 배수 변화)를, y축에 유의성(p값의 -log10)을 나타냅니다. 효과가 크고 유의미한 유전자는 그래프의 위쪽 모서리에 위치합니다. 이 플롯은 수천 개의 행으로 이루어진 표를 하나의 그림으로 보여줍니다.

흔히 저지르는 실수: 수천 개의 유전자를 검사한 후 원시 p값으로 점을 색칠하는 것. 조정된 값(위양성 발견율)으로 색칠하고, 캡션에 두 가지 임계값을 모두 명시하며, 본문에서는 논의하는 몇 개의 유전자만 언급하세요.

9. 바이올린 그림과 상자 그림: 전체 분포를 보여줍니다

평균 막대 그래프는 임상의가 중요하게 생각하는 모든 정보, 즉 분포의 분산, 왜곡, 이상치, 그리고 집단 간 중복 여부를 숨깁니다. 상자 그림은 중앙값과 사분위수를 보여줍니다. 바이올린 그래프는 분포의 형태를 추가로 보여주는데, 이는 값이 왜곡되거나 이중 봉우리를 가질 때 중요합니다.

규칙: 각 그룹의 환자 수가 약 30명 미만인 경우, 원본 데이터를 겹쳐서 표시합니다. 표본 크기가 작으면 바이올린 모양의 그래프가 신뢰할 수 없게 되므로, 개별 점을 통해 독자가 직접 판단할 수 있도록 합니다. 상자 그림과 히스토그램에 대한 자세한 내용은 일반 차트 가이드를 참조하십시오.

10. 히트맵: 다양한 변수에 걸친 패턴

히트맵은 격자에 색을 입힙니다. 임상 논문에서는 상관 행렬, 유전자 발현 클러스터 및 매개변수 스윕에 사용됩니다. 격자가 읽기 쉬울 정도로 작으면 각 셀의 숫자를 출력하세요.

이 분석에서 r 값은 보정 계수 1.5에서 0.69로 최고치를 기록하는 반면, 일부 셀은 0 이하로 떨어집니다.^¹⁰ 이는 좋은 교육 사례입니다. 최적의 셀은 해당 셀이 평가된 동일한 데이터에서 선택되었으므로 0.69는 새로운 환자 데이터를 통해 다시 확인하기 전까지는 낙관적인 수치입니다. 매개변수를 조정하는 히트맵은 항상 이러한 점을 명시해야 합니다.

색상 선택 팁: 시각적으로 균일하고 색맹에게 안전한 색상 척도(이 그림에서처럼 일반적으로 비리디스 색상이 사용됨)를 사용하고, 적록 색상 척도는 절대 사용하지 마십시오.

임상 논문 작성을 위한 60초 그림 체크리스트

• 그래프 하나, 질문 하나. 캡션에 있는 질문을 말하세요.
• 단위, 표본 크기 및 통계적 검정 방법은 모든 그림 위 또는 아래에 표시됩니다.
• 불확실성(신뢰구간, 사분위범위 또는 표준편차)은 항상 표시됩니다.
• 텍스트는 단일 열 너비(대부분의 학술지에서 약 8.5cm)에서 읽기 쉽습니다.
• 색상은 흑백 인쇄와 색맹 독자에게도 선명하게 나타납니다.
• 재사용된 이미지에는 사용 허가서와 전체 출처 정보가 함께 표시됩니다.

임상 논문 작성을 위한 전문적인 통계 및 그림 지원

적절한 그래프를 선택하는 것은 절반의 성공입니다. 그 그래프에 대한 분석을 정확하게 수행하고, 저널의 규격에 맞춰 그림을 그리는 것이 나머지 절반입니다. 만약 박사 과정 학생, 임상의, 또는 마감일에 쫓기는 바쁜 연구자라면, 이 세 가지 서비스가 데이터셋에서 투고 준비가 완료된 그림에 이르기까지의 모든 과정을 도와줄 것입니다.

종합적인 증거 분석을 원하시나요? 메타 분석 및 체계적 문헌 고찰 서비스를 참조하시고 , 결과에 대한 빠른 검증을 원하시면 통계 결과 해석을 확인하세요.

임상 연구 그래프: 자주 묻는 질문

어떤 그래프가 생존 데이터를 보여줍니까?

검열 표시가 있는 카플란-마이어 곡선과 그 아래에 위험 환자 수 표를 제시하십시오. 위험비와 95% 신뢰구간, 그리고 로그 순위 검정 p값을 함께 보고하십시오.

높은 상관관계만으로 두 방법이 일치함을 보여주기에 충분할까요?

아니요. 상관관계는 두 측정 방법이 함께 오르내린다는 것을 보여주는 것이지, 동일한 값을 산출한다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 블랜드-알트만 도표는 측정 단위에 따른 편향과 일치 한계를 보여줍니다.

ROC 곡선에서 AUC 값이 0.8이라는 것은 무엇을 의미합니까?

이는 질병이 있는 환자를 무작위로 선택했을 때, 질병이 없는 환자를 무작위로 선택했을 때보다 검사 점수가 약 80% 더 높게 나온다는 것을 의미합니다. 하지만 이 검사가 임상 현장에서 유용한지는 알 수 없으므로, 민감도와 특이도를 포함한 기준값도 함께 보고해야 합니다.

깔때기 도표는 언제 그려야 할까요?

메타분석에는 약 10개 이상의 연구가 포함되어야 합니다. 연구 수가 적을 경우, 그래프와 에거 검정은 신뢰할 수 없습니다. 비대칭성은 이질성뿐만 아니라 출판 편향에서도 발생할 수 있습니다.

이미 발표된 논문의 그림을 제 원고에 재사용할 수 있나요?

라이선스에서 허용하는 경우에만 사용 가능합니다. CC BY 라이선스가 적용된 자료는 출처를 명확히 밝히는 조건으로 재사용할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우에는 게시자에게 허가를 요청하거나, 제공된 데이터를 바탕으로 그래프를 다시 작성하고 출처를 명시하십시오.

결론: 임상 연구 그래프 선택하기

이 10가지 그래프는 임상 논문에 필요한 대부분의 내용을 다룹니다. 환자 흐름을 나타내는 흐름도, 사건 발생까지의 시간을 보여주는 생존 곡선, 증거를 종합하고 검증하는 포레스트 플롯과 퍼널 플롯, 검사 및 측정값을 평가하는 ROC 및 블랜드-알트만 플롯, 종양 반응을 보여주는 워터폴 플롯, 오믹스 연구를 위한 볼케이노 플롯, 분포를 보여주는 바이올린 플롯, 그리고 패턴을 나타내는 히트맵이 포함됩니다. 질문에 맞는 그래프를 선택하고, 불확실성을 표시하며, 심사위원이 확인할 수치를 캡션에 기재하세요. 제출 전 그래프 검토가 필요하시면 저희 팀이 도와드리겠습니다.

참고자료

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