# 흡연이 방광암에 미치는 영향

흡연이 방광암에 미치는 영향

1. 대상 논문
2. 제목: 한국인에서 흡연이 방광암에 미치는 영향에 관한 전향적 Cohort연구
3. 저자: 서형석 외 2인
4. 게재지: 대한기뇨기과학회지 제 46권 제 3호
5. 활용 데이터
6. 건수: 방광암 레지스트리 데이터 8153건
7. 테이블: 방광암 환자건강정보(BLAD\_MR\_HLTH), 방광암 기본정보(BLAD\_PT\_TRGT)

## 방광암 환자들 중 흡연자 비율

분석 대상 방광암 환자 데이터 8153 건 중, 흡연력이 있거나 현재까지 흡연을 하고 있는 환자는 4655명으로, 전체 약 57.1%로 나타났다. 이는 전국 일반인 흡연률(2018년 기준 20.3%)과 비교했을 때도 매우 높은 수치이다. 본 논문에서도 방광암 환자 중 흡연자의 비율이 비흡연자의 비율보다 훨씬 높음에 주목한다.(P.236)

ggplot(BLAD1, aes(x="", fill=SMOK\_YN)) +\
&#x20;geom\_bar(width = 1.0, color="white") +\
&#x20;coord\_polar(theta = "y") +\
&#x20;ggtitle("방광암 환자들의 흡연여부", )+\
&#x20;theme(plot.title = element\_text(size=15, face="bold", hjust = 0.5))

![](https://3975245849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2Fcasestudy%2F-M-ToXqSG5gx0P64FH7S%2F-M-TpeI11XADu81ifeY2%2F0.png?generation=1581065349826434\&alt=media)

## 남자 방광암 흡연력 보유 환자의 흡연량 비교

본 논문에서는 남성 흡연자에서 흡연량에 따른 비교위험도에 주목했다 (P.236). 특히, 반갑에서 한 갑 가량 흡연하는 환자들의 발병 위험률이 가장 높은 것으로 드러났다. 이에 당 분석 시각화에선 흡연자 환자군의 하루 흡연량에 대해 1개피에서 10개피, 11개피에서 20개피, 1갑 이상, 세 항목으로 분류하는 데이터 조작 후, 방광암 환자 중 어떤 집단이 가장 많이 차지하는지에 대해 비교하였다.

흡연량이 기록된 남자 방광암 환자 데이터 4012 건 중, 1\~10개피는 약 24%, 11\~20개피는 약 62%, 1갑 이상은 22%로, 반갑에서 한 갑을 피는 흡연자의 비율이 압도적으로 높았다. 이는 전국 남성 흡연자의 보편적인 평균 흡연량 수치(일 14개피)이기에, 유독 높게 나타난 영향도 있겠으나 이와 같은 큰 격차는 특정 흡연량과 방광암 발생률이 관련 있음을 시사한다.

summary(BLAD1M$SMOK\_QTY)

\## 1\~10 11\~20 1갑 이상\
\## 994 2472 546

ggplot(BLAD1M,aes(x=SMOK\_QTY, fill=SMOK\_QTY)) +\
&#x20;geom\_bar(position = "dodge") +\
&#x20;scale\_fill\_brewer(palette=1) +\
&#x20;ggtitle("흡연자인 환자들의 흡연량", )+\
&#x20;theme(plot.title = element\_text(size=15, face="bold", hjust = 0.5))

![](https://3975245849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2Fcasestudy%2F-M-ToXqSG5gx0P64FH7S%2F-M-TpeI2fvPVvE5jx0cE%2F1.png?generation=1581065349836524\&alt=media)

## 남녀 간의 방광암 발생률

남녀 각각의 암 발생률에 대해선 암종마다 차이가 있겠으나, 방광암은 유독 그 격차가 도드라진다고 할 수 있다. 본 논문에서 또한 이점에 주목한다 (P.239). 분석 결과, 방광암 환자 8153명 중 남성은 6630(81.4%)명, 여성은 1523(18.6%)명으로 약 62.8%의 격차를 보였다. 대략 남성 환자의 수가 여성대비 4배 이상의 수치로, 이는 유의미한 차이라고 볼 수 있다.

summary(BLAD1$SEX\_CD)

\## F M\
\## 1523 6630

ggplot(BLAD1, aes(x="", fill=SEX\_CD)) +\
&#x20;geom\_bar(width = 1, color="white") +\
&#x20;coord\_polar(theta = "y")+\
&#x20;ggtitle("방광암 환자 중 남녀 비율", )+\
&#x20;theme(plot.title = element\_text(size=15, face="bold", hjust = 0.5))

![](https://3975245849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2Fcasestudy%2F-M-ToXqSG5gx0P64FH7S%2F-M-TpeI3fc1mLdOfQHSA%2F2.png?generation=1581065349830166\&alt=media)
