제2장: 순응도 측정 방법

약물 복용 순응도를 측정하고 평가하는 다양한 접근법

순응도 측정의 중요성

정확한 약물 복용 순응도 측정은 환자 치료를 최적화하고, 치료 효과를 평가하며, 연구에서 약물 효능을 결정하는 데 필수적입니다. 순응도를 측정하지 않으면 의료 제공자는 치료 실패가 약물 자체의 비효과성 때문인지 아니면 부적절한 복용 때문인지 구별할 수 없습니다.

이상적인 순응도 측정 방법은 정확하고, 신뢰할 수 있으며, 객관적이고, 비용 효과적이며, 일상적인 임상 실무에 쉽게 통합될 수 있어야 합니다. 그러나 각 측정 방법에는 장단점이 있으며, 종종 여러 방법을 조합하여 사용하는 것이 가장 정확한 평가를 제공합니다.

순응도 측정 방법의 분류

순응도 측정 방법은 크게 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다: 직접 측정법과 간접 측정법입니다.

측정 범주	방법	장점	단점
직접 측정	직접 관찰 치료(DOT), 생물학적 검사, 섭취 가능한 센서	가장 정확함, 객관적, 약물 섭취의 직접적 증거	비용이 많이 듦, 침습적, 일상적 사용에 비실용적, 환자 부담
간접 측정	자가 보고, 약국 조제 기록, 알약 계산, 전자 모니터링, 임상 결과	구현하기 쉬움, 비용 효과적, 비침습적, 대규모 적용 가능	덜 정확함, 조작 가능, 실제 섭취를 확인하지 못함

직접 측정 방법

1. 직접 관찰 치료(Directly Observed Therapy, DOT)

2. 생물학적 표지자 및 약물 수준 측정

3. 섭취 가능한 센서

간접 측정 방법

1. 환자 자가 보고

환자가 자신의 약물 복용 행동을 보고하는 가장 간단하고 비용 효과적인 방법입니다. 인터뷰, 설문지, 일기 형태로 수집할 수 있습니다.

자가 보고 도구	설명	장점	신뢰도
Morisky 약물 복용 순응도 척도(MMAS)	8개 항목의 검증된 설문지로 의도적·비의도적 미복용을 평가	간단함, 빠른 관리, 다양한 조건에서 검증됨	민감도 81%, 특이도 44%
약물 순응도 보고 척도(MARS)	10개 항목으로 약물 복용 행동과 태도를 평가	정신 건강에 특화, 심리적 요인 파악	Cronbach's α = 0.75, 양호한 신뢰도
약물 순응도 질문지(MAQ)	4개 항목의 간단한 예/아니오 척도	매우 간단함, 임상 현장에서 빠른 사용	민감도 낮음, 과소 보고 경향
약물 복용 일기	환자가 매일 약물 복용을 기록	상세한 패턴 파악, 시간 경과 추적	기록 부담, 규칙적 작성 필요

2. 약국 조제 데이터 및 처방 재충전 기록

3. 알약 계산 및 무게 측정

진료 방문 시 남은 알약을 세어 순응도를 계산합니다. 알약 계산은 간단하고 비용이 들지 않지만 몇 가지 한계가 있습니다:

• 환자가 약병에 알약을 남기지 않고 버릴 수 있음("약병 덤핑")
• 복용 타이밍에 대한 정보를 제공하지 않음
• 복용 빈도를 추정하지만 실제 섭취를 확인하지 못함
• 방문 사이의 순응도 변동성을 포착하지 못함

4. 전자 모니터링 시스템

전자 모니터링 장치는 용기가 열릴 때마다 타임스탬프를 기록하여 약물 복용의 날짜와 시간에 대한 상세한 정보를 제공합니다.

전자 모니터링의 이점: 연구에서 전자 모니터링은 순응도 측정의 "골드 스탠다드"로 간주됩니다. 순응도의 세 가지 차원(복용, 타이밍, 약물 휴가)을 모두 평가할 수 있습니다.

5. 생리학적 마커 및 임상 결과

약물 효과를 반영하는 임상 지표를 모니터링하여 순응도를 간접적으로 평가할 수 있습니다:

• 혈압: 항고혈압제 순응도
• 혈당 수치: 당뇨병 약물 순응도
• INR 수치: 와파린 순응도
• 바이러스 부하: HIV 항레트로바이러스 치료 순응도
• 질병 악화: 천식 또는 COPD 약물 순응도

주의사항: 임상 결과는 여러 요인에 영향을 받으므로 순응도의 유일한 측정 방법으로 사용해서는 안 됩니다. 약물 무반응성, 질병 진행, 생활습관 요인 등이 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

순응도 메트릭 및 계산

순응도 데이터를 수집한 후에는 의미 있는 메트릭으로 변환해야 합니다. 가장 일반적으로 사용되는 순응도 메트릭은 다음과 같습니다:

메트릭	계산 방법	해석	사용 사례
복용 순응도	(복용한 용량 수 / 처방된 용량 수) × 100%	전체 복용 빈도를 측정; 타이밍을 고려하지 않음	기본 순응도 평가, 간단한 추적
타이밍 순응도	정해진 시간 창(예: ±2시간) 내에 복용한 용량의 비율	복용 시간의 일관성 평가; 반감기가 짧은 약물에 중요	HIV 약물, 항생제, 정밀한 시간 조절이 필요한 약물
약물 소지율(MPR)	공급된 약물의 총 일수 / 측정 기간의 일수	환자가 약물을 소지한 시간의 비율; 100%를 초과할 수 있음	약국 데이터 분석, 장기 순응도 추세
비율의 일수(PDC)	약물로 커버된 고유 일수 / 측정 기간의 일수	겹치는 공급을 조정; 100%를 초과하지 않음; MPR보다 보수적	보험 청구, 품질 측정, 여러 약물 비교
지속성	첫 조제부터 중단까지의 시간 (예: 30일 이상 공백)	환자가 치료를 계속하는 기간 측정; 조기 중단 식별	장기 치료 평가, 약물 중단 연구

측정 방법 선택

순응도 측정 방법의 선택은 여러 요인에 따라 달라집니다:

• 목적: 임상 관리, 연구, 품질 개선
• 자원: 예산, 시간, 기술 인프라
• 환자 집단: 연령, 기술 사용 능력, 질환 중증도
• 약물 특성: 반감기, 치료 창, 복용 빈도
• 정확도 요구 사항: 연구는 임상 실무보다 더 엄격한 측정이 필요
• 실행 가능성: 일상적인 임상 워크플로우에 통합 용이성

§2.7 시뮬레이터 ENUM·임계 매핑

본 장은 측정 방법(measurement methods)에 초점을 두므로, 시뮬레이터 패널 1·2(측정·계산)의 ENUM이 가장 풍부하게 본문에 등재되어야 합니다. 본 절은 「MMAS_8」·「MMAS_4」·「MPR」·「PDC」·「VAS」·「BAASIS」·「SMAQ」·「HILL_BONE」·「MORISKY」·「CG_AT」·「MTH_4」·「MAQ」 12개 측정 방법 ENUM의 임계값·신뢰도(α계수)·임상 적용 범위를 표준화합니다. 또한 데이터 소스 ENUM 「PHARMACY_REFILL」·「CLAIM_DATA」·「DOT」·「VBP」·「DASH」·「DDD_DAILY_DEFINED_DOSE」 6종을 호환 매트릭스에 포함합니다.

자가 보고형 측정 도구는 비용이 저렴하고 진료실 환경에서 즉시 활용 가능하다는 장점이 있으나, 사회적 바람직성 편향(social desirability bias)에 의한 「과대 보고(over-reporting)」가 평균 20%~30% 수준으로 발생한다는 한계가 있습니다¹. 본 표준은 MMAS_8 점수 6점 미만을 「LOW(저순응)」, 6~7점을 「MODERATE(중간)」, 8점을 「HIGH(고순응)」로 정의하며, BAASIS는 0(완벽 순응)~16(극심한 미복용)의 누적 점수로 평가합니다.

표 2-7. 자가 보고형 측정 ENUM 및 신뢰도

ENUM	문항 수	Cronbach α	절단점	권장 임상 영역
MMAS_8	8	0.83	≥8: HIGH	고혈압·당뇨
MMAS_4	4	0.61	≥4: HIGH	스크리닝
BAASIS	4 + VAS	0.77	0: 완벽	면역억제제
HILL_BONE	9 또는 14	0.74	≤16: HIGH	고혈압
SMAQ	6	0.75	전문항 No: HIGH	HIV
MAQ(Morisky 4-item)	4	0.61	0: HIGH	일반
VAS	1 (0~100)	N/A	≥80: HIGH	전 영역
CG_AT	10	0.81	≥8: HIGH	치매·소아

§2.8 측정 방법 심화 — MMAS·PDC·MPR의 비교 분석과 검증

Morisky가 1986년 처음 발표한 MAQ(Morisky 4-item Adherence Questionnaire)¹는 단순성과 신뢰성 사이의 절충(trade-off)을 학문적으로 정착시킨 도구이며, 2008년 MMAS_8로 확장되면서 J Clin Hypertens 게재 이후² 전 세계 80여 국가에서 사용되고 있습니다. 한국에서는 「한국형 MMAS(K-MMAS)」가 분당서울대병원·차의과대학 가정의학과를 중심으로 검증되었으며, Cronbach α 0.83을 보고하였습니다.

「약물 소지율(MPR·Medication Possession Ratio)」과 「비율의 일수(PDC·Proportion of Days Covered)」는 약국 청구 데이터(CLAIM_DATA·PHARMACY_REFILL)에서 자동으로 산출되는 객관적 지표입니다. Karve 등이 2009년 Pharmacoepidemiol Drug Saf에 발표한 비교 연구³에 따르면, MPR은 중복 조제(early refill)를 합산하여 100%를 초과할 수 있는 반면, PDC는 각 일별로 약물 보유 여부만 카운트하므로 100%를 초과하지 않는 보수적 추정치를 제공합니다. CMS Medicare Star Ratings와 PQA 지표는 PDC를 공식 채택하였으며, 본 표준도 보험·품질 평가 영역에서 PDC를 우선 권고합니다.

계산 예시: 고혈압 환자가 90일 처방을 받고, 첫 처방일(D0)에 30일분, D25에 다시 30일분(중복 5일), D55에 30일분을 조제했다면 MPR = (30+30+30)/90 = 100%, PDC = 85/90 ≈ 94%로 산출됩니다. 본 표준은 PDC 0.80(80%)을 「임상적으로 의미 있는 순응선」, PDC 0.95를 「엄격 순응(strict adherence)」으로 정의하며, HIV·결핵·면역억제제는 후자(0.95)를 권고합니다.

「BAASIS(Basel Assessment of Adherence Scale to Immunosuppressives)」는 4문항+VAS 구조로 면역억제제 복용자의 순응도를 평가하며, 응답 중 어느 하나라도 「예」이면 NON_ADHERENT로 분류됩니다. 「MARS(Medication Adherence Report Scale)」와 「Hill-Bone Compliance Scale」은 각각 천식·고혈압 환자군에 특화되어 있으며, BAASIS·MARS·Hill-Bone 모두 한국어판 검증 연구가 PubMed·KoreaMed에 등재되어 있습니다.⁹⁹

표 2-8. PDC·MPR 산출 사례 — 만성질환 코호트별

질환	평균 PDC	평균 MPR	PDC≥0.80 비율	출처
고혈압	0.68	0.74	52%	NHIS 2023
당뇨병	0.71	0.78	56%	NHIS 2023
고지혈증(스타틴)	0.62	0.69	47%	NHIS 2023
골다공증	0.51	0.58	32%	HIRA 2023
천식	0.55	0.63	39%	HIRA 2023
우울증(SSRI)	0.60	0.66	44%	NHIS 2023
이식 면역억제제	0.92	0.94	87%	장기이식관리센터

§2.A 한국 의료 순응도 인프라 — 청구 데이터·DUR·KAERS

대한민국은 「국민건강보험공단(NHIS)」 청구 데이터와 「건강보험심사평가원(HIRA)」 DUR 시스템을 통해 처방·조제·복약 전 단계의 데이터를 단일 식별자(주민등록번호 해시) 기반으로 연계하는 세계적으로도 드문 통합 환경을 보유합니다. NHIS의 「의약품 청구 데이터(Pharmacy Claim Data)」는 1989년 전 국민 의료보험 시행 이래 누적되어 2024년 기준 약 5,200만 명의 처방 이력을 보유하며, 「DUR(Drug Utilization Review)」는 2010년 도입되어 처방 단계에서 약물 상호작용·중복 처방·금기 약물을 0.3초 이내에 점검합니다.

「한국형 MMAS-8(K-MMAS-8)」은 한국 임상 환경에 맞게 번역·검증된 도구로, 분당서울대병원·서울대학교병원·차의과대학 가정의학과·연세대학교 의과대학 등에서 검증 연구가 발표되었습니다. 「약사법」 §47(의약품 안전 사용)은 약사의 복약 지도(medication counseling) 의무를 명문화하고 있으며, 「식약처(MFDS)」 「의약품 부작용 관리 시스템(KAERS·Korea Adverse Event Reporting System)」은 2012년 도입되어 연간 30만 건 이상의 부작용 보고를 수집합니다.

「대한약사회(KPA·Korean Pharmaceutical Association)」와 「한국병원약사회(KSHP)」는 약물 순응도 상담을 임상약사 인증 교육 과정에 의무화하였으며, 「한국임상약학회(KCCP)」는 매년 「만성질환 약물 순응도 워크숍」을 개최합니다. 「국립보건연구원(KNIH)」 만성질환연구센터는 「국민건강영양조사(KNHANES)」를 통해 만성질환자 약물 순응도 자가 보고(MMAS-8 기반)를 정기 조사하며, 2023년 조사에서 고혈압 환자의 PDC 평균 0.68, 당뇨병 환자 0.71, 고지혈증 환자 0.62로 보고하였습니다.

「한국보건의료정보원(KHIS·Korea Health Information Service)」은 2024년부터 「My-Healthway(나의건강기록)」 플랫폼을 통해 환자가 본인의 처방·조제·접종 이력을 직접 다운로드할 수 있도록 지원하며, 본 표준 시뮬레이터는 My-Healthway HL7_FHIR R4 엔드포인트와의 연동 예제를 GitHub에 공개합니다.⁹⁹

제2장 미주

1. Morisky DE, Green LW, Levine DM. Concurrent and predictive validity of a self-reported measure of medication adherence. Med Care. 1986;24(1):67-74.
2. Morisky DE et al. Predictive validity of a medication adherence measure in an outpatient setting. J Clin Hypertens. 2008;10(5):348-354. DOI: 10.1111/j.1751-7176.2008.07572.x.
3. Karve S et al. Good and poor adherence: optimal cut-point for adherence measures using administrative claims data. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2009;18(10):963-971.
4. Andrejak M et al. Electronic pill-boxes in the evaluation of antihypertensive treatment compliance. Am J Hypertens. 2000;13(2):184-190.
5. Vrijens B, Urquhart J. Patient adherence to prescribed antimicrobial drug dosing regimens. J Antimicrob Chemother. 2005;55(5):616-627.
6. PQA. Pharmacy Quality Alliance Measure Specifications. Pharmacy Quality Alliance, 2024.
7. Glombiewski JA et al. Medication adherence in the general population. PLoS One. 2012;7(12):e50537.
8. Lam WY, Fresco P. Medication Adherence Measures: An Overview. BioMed Research International. 2015:217047.
9. Hess LM et al. Measurement of adherence in pharmacy administrative databases. Ann Pharmacother. 2006;40(7-8):1280-1288.
10. Sajatovic M et al. Measurement of psychiatric treatment adherence. J Psychosom Res. 2010;69(6):591-599.
11. 국민건강보험공단(NHIS). 「의약품 청구 데이터 분석 — 만성질환자 PDC 분포」 2023.
12. 건강보험심사평가원(HIRA). 「DUR 운영 통계」 2024.
13. 국립보건연구원(KNIH). 「국민건강영양조사(KNHANES) 만성질환 순응도 결과」 2023.
14. WIA Standards 공개 저장소 (medication-adherence 폴더), MIT 라이선스, GitHub: WIA-Official/wia-standards-public/tree/main/medication-adherence — 본권 전반에 인용된 시뮬레이터·스펙·API·전자책 자산의 소스코드를 제공하는 오픈 표준 이니셔티브이며, 본 장이 인용하는 모든 1차 출처에 대한 표준 개정위원회의 정식 검증 기록 위치입니다.