PERsonalised Knowledge to reduce the risk of Stroke (PERKS-International): a randomised controlled trial testing the efficacy of an mHealth application to reduce risk factors for the primary prevention of stroke

호주와 뉴질랜드에서 진행된 무작위 대조 시험 결과, 뇌졸중 위험 인자를 가진 35~75 세 성인을 대상으로 한 'Stroke Riskometer' 모바일 앱 제공이 6 개월 후 라이프의 7 가지 단순한 규칙 (LS7) 점수 개선에 유의미한 효과를 보이지는 않았으나, 신체 활동량에는 소폭의 증가 효과가 관찰되었습니다.

핵심

이 연구는 **"뇌졸중 (중풍) 예방을 위한 스마트폰 앱이 실제로 효과가 있을까?"**라는 질문에 답하기 위해 진행된 대규모 실험 결과입니다.

복잡한 의학 용어 대신, 일상적인 비유를 들어 쉽게 설명해 드릴게요.

🍎 1. 실험의 배경: "건강 지도"가 필요한 사람들

우리 주변에는 뇌졸중 위험이 있는 사람들이 많습니다. 고혈압, 비만, 흡연 등 위험 요소가 2 가지 이상 있는 사람들입니다. 이들에게 "당신은 뇌졸중 위험이 높아요"라고 알려주고, 스마트폰 앱으로 관리 방법을 알려준다면 건강이 나아질까요?

연구진은 **'스트로크 리스크오미터 (Stroke Riskometer)'**라는 앱을 개발했습니다. 이 앱은 사용자의 정보를 입력하면 5 년, 10 년 뒤 뇌졸중이 올 확률을 계산해주고, 건강을 지키는 방법을 알려주는 '디지털 건강 코치' 역할을 합니다.

🏃‍♂️ 2. 실험 방법: 두 팀의 대결

호주와 뉴질랜드에서 35 세부터 75 세까지 건강한 사람 862 명을 모집했습니다. 이들을 무작위로 두 팀으로 나누어 비교했습니다.

• 팀 A (앱 사용팀): 스마트폰 앱을 다운로드해서 자신의 건강 데이터를 입력하고, 앱이 알려주는 맞춤형 조언을 받았습니다. 마치 개인 전용 헬스 트레이너가 있는 것과 같습니다.
• 팀 B (일반 관리팀): 앱은 주지 않았습니다. 대신 연구진이 측정한 건강 결과를 이메일로 보내주고, 일반적인 건강 정보 링크만 한 번 보냈습니다. 마치 병원에서 검사 결과지만 받고 집에 돌아온 것과 같습니다.

그리고 6 개월 뒤, 두 팀의 건강 상태 (혈압, 체중, 운동량, 식습관 등) 를 다시 측정해 비교했습니다.

📉 3. 실험 결과: "앱이 모든 것을 바꾼 건 아니다"

결과는 조금 의외였습니다.

• 전반적인 건강 점수: 앱 팀이 일반 관리 팀보다 뇌졸중 위험을 줄이는 데 특별히 더 큰 효과를 보지 못했습니다. 두 팀 모두 6 개월 동안 조금씩 건강이 나아졌지만, 그 차이는 통계적으로 의미가 없을 정도로 미미했습니다.
• 운동량만 살짝 증가: 다만, 운동량 부분에서는 앱 팀이 일반 팀보다 약간 더 많이 움직인 것으로 나타났습니다. 하지만 이 효과도 크지 않았고, 다른 건강 지표 (혈압, 콜레스테롤, 체중 등) 에는 큰 차이가 없었습니다.

💡 4. 왜 효과가 없었을까? (비유로 이해하기)

연구진은 몇 가지 이유를 꼽았습니다.

1. 앱을 제대로 쓰지 않은 사람: 앱 팀의 약 20% 는 앱을 다운로드조차 하지 않았거나, 한 번도 열어보지 않았습니다. 운동 기구를 사놓고 6 개월 동안 한 번도 쓰지 않은 것과 비슷합니다.
2. 너무 '실제 상황'에 가깝게 진행: 이 실험은 연구진이 매일 전화로 "운동하세요!"라고 독려하지 않고, 사람들이 스스로 앱을 쓰게 한 '실제 세상' 상황을 재현했습니다. 하지만 사람들은 스스로 관리하기가 쉽지 않아 앱의 힘을 다 발휘하지 못했습니다.
3. 앱의 기능 부족: 현재 앱은 정보를 알려주는 정도지만, 요즘 유행하는 게임처럼 재미있게 하거나, 인공지능이 대화하듯 챙겨주는 기능은 부족했습니다.

🎯 5. 결론 및 교훈

이 연구는 **"단순히 뇌졸중 위험 앱만 있다고 해서 사람들이 건강해지지는 않는다"**는 사실을 보여줍니다.

• 핵심 메시지: 스마트폰 앱은 좋은 도구이지만, 그것만으로는 부족합니다.
• 미래의 방향: 앱이 더 효과적이려면, 단순히 정보를 주는 것을 넘어 사람들이 재미있게 참여하게 하거나 (게임화), 실제 의사나 간호사와 연결해 지속적인 도움을 주는 시스템이 필요하다는 결론을 내렸습니다.

한 줄 요약:

"뇌졸중 예방 앱은 유용한 나침반이지만, 그 나침반만 들고 있어서는目的地 (목적지) 에 도달할 수 없습니다. 직접 발로 뛰고 (운동), 누군가의 도움을 받아야 건강이라는 목적지에 도달할 수 있습니다."

기술 요약

논문 제목: PERKS-International: 뇌졸중 위험 감소를 위한 개인화된 지식 (mHealth 앱) 의 효능 평가 무작위 대조 시험

1. 연구 배경 및 문제 제기 (Problem)

• 뇌졸중 예방의 중요성: 뇌졸중 발생률은 과거 감소 추세를 보이다 최근 정체되거나 젊은 층에서 증가하는 경향이 있으며, 뇌졸중의 약 90% 는 고혈압, 고콜레스테롤, 당뇨, 흡연 등 조절 가능한 위험 요인에 의해 발생하므로 예방이 가능합니다.
• 현황: 호주, 뉴질랜드, 미국, 영국 등 주요 국가에서 성인 인구의 상당 부분이 비만, 고혈압, 신체 활동 부족 등 뇌졸중 위험 요인을 보유하고 있습니다.
• 해결책의 필요성: 모바일 헬스 (mHealth) 앱은 스마트폰 보급률 (전 세계 인구의 약 60%) 을 활용하여 위험 요인 관리에 유망한 도구로 주목받고 있습니다.
• 연구의 공백: 기존 mHealth 연구는 대부분 기존 심혈관 질환 (CVD) 환자를 대상으로 한 소규모 파일럿 연구에 그쳤으며, 1 차 예방 (Primary Prevention) 대상자를 대상으로 한 대규모 무작위 대조 시험 (RCT) 이며, 위험 요인을 객관적으로 측정한 연구는 부족했습니다.
• 연구 목적: 'Stroke Riskometer™' 앱이 뇌졸중 위험 요인 2 개 이상을 가진 일반 인구에서 6 개월 후 'Life's Simple 7® (LS7®)' 점수 (혈압, 콜레스테롤, 포도당, BMI, 흡연, 신체 활동, 식이) 를 개선하는지 효능을 평가하는 것입니다.

2. 연구 방법론 (Methodology)

• 연구 설계: 오스트레일리아와 뉴질랜드에서 진행된 Phase III, 전향적, 실용적 (pragmatic), 개방형 (open-label), 결과 평가자 단일 맹검 (single-blinded) 2 군 무작위 대조 시험 (RCT).
• 대상자:
  • 포함 기준: 35 세~75 세, 2 개 이상의 뇌졸중 위험 요인 보유, 스마트폰 소유, 심혈관 질환 병력 없음, 인지 장애 없음 (MoCA 점수 ≥26).
  • 배제 기준: 뇌졸중/심근경색 병력, 말기 질환, 다른 RCT 참여, 가족 구성원 중복 참여.
  • 최종 표본: 총 862 명 (일반 관리군 433 명, 중재군 429 명).
• 중재 (Intervention):
  • 중재군: Stroke Riskometer™ 앱 다운로드 및 사용 권한 부여. 앱은 개인화된 위험 평가, 행동 변화 도구, 자기 모니터링, 푸시 알림 등을 제공합니다. 연구팀은 기술적 지원만 제공.
  • 일반 관리군 (Usual Care): 앱에 대한 정보 없이, 기초 검사 결과를 요약한 이메일과 일반적인 뇌졸중 예방 정보 링크만 제공.
• 주요 결과 지표 (Primary Outcome): 무작위 배정 6 개월 시점의 LS7® 점수 변화량 (기초선 대비) 의 군 간 평균 차이.
• 부수 결과 지표 (Secondary Outcomes): LS7® 구성 요소 (각 위험 요인) 의 개별 변화.
• 분석 방법:
  • 의도치 않게 치료받은 집단 (ITT) 분석을 기본으로 함.
  • 공분산 분석 (ANCOVA) 및 선형 혼합 모델 (Linear Mixed Models) 사용.
  • 성별, 연령, 국가, 기초 LS7® 점수, 사회경제적 지위 (SES) 로 보정.
  • 결측치 처리를 위해 다중 대입법 (Multiple Imputation) 적용.
  • 프로토콜 준수 집단 (Per-protocol) 분석 및 하위 집단 분석 수행.

3. 주요 결과 (Key Results)

• 주요 결과 (LS7® 총점):
  • ITT 분석: 중재군과 일반 관리군 간의 LS7® 점수 변화량 차이는 통계적으로 유의하지 않음 (평균 차이 0.03, 95% CI -0.19~0.25, p=0.79).
  • 프로토콜 준수 분석: 차이가 더 컸으나 여전히 통계적 유의성은 없음 (평균 차이 0.11, p=0.34).
  • 하위 집단 분석: 연령, 성별, 국가, SES, 기초 LS7® 수준에 따른 유의한 상호작용 효과는 발견되지 않음.
• 부수 결과 (개별 위험 요인):
  • BMI, 식이 질 점수, 혈당, 콜레스테롤, 수축기 혈압, 흡연 상태에서는 군 간 유의한 차이가 없음.
  • 신체 활동 (Physical Activity): 중재군이 일반 관리군보다 주당 대사당량 (MET) 분수가 통계적 경계선 수준으로 더 크게 증가함 (평균 차이 313.42 MET-min/week, 95% CI -2.80~629.65, p=0.05). 프로토콜 준수 분석에서는 유의미한 증가 (p=0.04) 를 보임.
• 참여도 및 충실도 (Fidelity):
  • 무작위 배정 1 주일 후 중재군의 64% 가 앱을 다운로드했다고 보고했으나, 실제 데이터 분석 결과 중재군의 약 20% 가 앱을 다운로드하거나 사용하지 않은 것으로 확인됨.
  • 앱 사용 데이터 공유 동의자는 전체 중재군의 32% 에 불과하여 충실도 평가에 한계가 있었음.

4. 연구의 의의 및 기여 (Significance & Contributions)

• 실증적 근거 제공: 1 차 예방 대상자를 대상으로 한 대규모 RCT 를 통해, 단순히 뇌졸중 위험 정보를 제공하는 mHealth 앱 접근만으로는 일반적인 위험 요인 (LS7®) 을 개선하기 어렵다는 강력한 증거를 제시함.
• 현실적 접근 (Real-world setting): 연구 참여자와 연구진 간의 최소한의 상호작용을 유지하여 실제 앱 사용 환경을 반영했으나, 이로 인해 중재 충실도가 낮아졌을 가능성을 시사함.
• 신체 활동의 미미한 효과: 전체 점수 개선은 없었으나, 신체 활동에만 경미한 긍정적 효과가 관찰되어 특정 행동 변화에 대해서는 앱이 일부 기능할 수 있음을 시사함.
• 향후 방향성 제안:
  • 단순 정보 제공을 넘어 게임화 (Gamification), 생성형 AI 챗봇, 웨어러블 기기 연동 등 최신 기술을 활용한 참여도 향상 전략 필요.
  • 앱 단독 사용보다는 의료진과의 면대면 또는 원격 상담 (Telehealth) 이 결합된 모델이 더 효과적일 수 있음.
  • 기존 LS7® 대신 최신 지표 (Life's Essential 8, Life's Crucial 9) 를 포함한 평가 필요성 제기.

5. 결론 (Conclusion)

이 연구는 35 세~75 세의 뇌졸중 위험 요인을 가진 일반 인구에게 개인화된 mHealth 앱 (Stroke Riskometer™) 을 제공하는 것이 6 개월 후 전체적인 뇌졸중 위험 요인 프로필 (LS7® 점수) 을 유의하게 개선하지 못함을 보여주었습니다. 다만, 신체 활동에는 일부 긍정적 효과가 관찰되었습니다. 향후 mHealth 기반 뇌졸중 예방 전략은 앱의 참여도를 높이는 기능적 개선과 의료 시스템 내 통합 지원 모델의 개발이 병행되어야 함을 시사합니다.