Summary
Korean summary
본 연구는 인구 기여 분율(PAF)의 95% 신뢰구간을 추정하는 데 있어 Delta, Greenland, Monte Carlo 방법을 비교하여 최적의 방법을 찾고, 주요 매개변수의 변화가 PAF 계산에 미치는 영향을 분석했음. Delta 방법은 상대적으로 낮은 유병률이나 위험도(RR)가 낮을 때 적합하며, Greenland 방법은 높은 유병률에서 효과적이고, Monte Carlo 방법은 전반적으로 안정적인 결과를 제공하지만, 많은 계산 자원이 필요할 수 있음.
Key Message
This study compared Delta, Greenland, and Monte Carlo methods for calculating the 95% confidence intervals (CIs) of population-attributable fractions (PAFs). While all three methods demonstrated comparable performance under conditions of low prevalence or relative risk (RR), they diverged under other scenarios. The Delta method is effective for low-prevalence or minimal RR, Greenland for high-prevalence scenarios, and Monte Carlo is robust but computationally intensive. This research offers practical guidance for selecting the appropriate method based on study conditions, enhancing the reliability of epidemiological studies in estimating PAFs.