카이집사 통계학

희귀질환은 대상자 수가 적고 윤리·실무 제약이 커 전통적 무작위대조임상(RCT)만으로는 한계가 있다. 이에 전자의무기록(EHR), 청구·등록자료, 유전자검사 데이터 등 real world data(RWD)를 정교하게 가공해 외부 대조군(external control)을 구축하면 단일군 임상(single-arm trial)의 해석력을 높일 수 있다. 핵심은 선택편향을 최소화하고 비교가능성을 확보하는 것으로, Propensity score (매칭·가중치), G-methods, 베이지안 등을 통해 균형을 맞추고 민감도분석으로 강건성을 검증한다. 궁극적으로 real world evidence(RWE)는 RCT를 대체하기보다 보완하며, master protocol (basket·umbrella), SMART, N..

세미나 참석해서 정리요약한 내용입니다. 실제 운영에 참고용으로 도움이 될것 같습니다. 1) 국가·리전 분류 논리와 규제 관점분류지리/리전: 북미(미·캐), 유럽(EU/EEA·영국 분리 고려), 중국, 동북아(한·일·대만), 동남아(싱가포르·말레이·베트남·태국), 오세아니아(호주·NZ), 중동·남미·동유럽/CEE 등.산업/인프라: 환자풀 규모, 연구병원 밀도, 연구비·피험자 보상 관행, 현지 CRO/벤더 품질, 물류(센트럴랩·IP) 접근성.규제: 승인 경로·리드타임·추가 요구(비임상/CMC), 전자제출 양식, 윤리심의 구조(IRB/EC), 데이터 이전/보안.규제 관점 핵심 포인트미국(FDA): IND 질의응답 속도 빠름. 중대 이상사례(SAE)·안전성 보고 체계 명확. 초기/혁신 기술 수용성 높음.EU(E..

1) MRCT 개요와 일관성의 필요성다지역 임상시험(MRCT)은 하나의 프로토콜로 여러 지역(국가·규제권·지리권)에서 동일한 시험을 수행해 허가의 동시 제출과 동시 심사를 가능하게 하는 설계다. 핵심 가치는 효율성에 있다. 다양한 인구집단에서 치료효과를 함께 관찰하고, 분리된 지역별 단독시험을 모으는 방식보다 일정과 접근성에서 유리하다. MRCT의 목표는 두 가지다. 전체 집단에서 유효성을 입증하고, 각 지역에서도 치료효과가 흔들리지 않는다는 일관성(consistency)을 보여주는 일이다. 여기서 일관성은 “지역 간 임상적으로 의미 있는 효과 차이가 없다”는 뜻으로, 평가 가능하도록 설계 단계에서 표본수 배분 계획을 함께 세워야 한다. 사전에 정한 하위집단 통합(풀링)을 활용하면 지역 간 불균형을 줄이..

외부 대조군은 임상시험의 어려운 현실을 반영한 대안적 방법이지만, 그만큼 한계와 위험도 큽니다. FDA는 이를 인정하면서도, 적절한 설계와 분석을 통해 활용할 수 있는 가이드라인을 제시했습니다. 연구자라면 이 지침을 참고하여, 설계 단계부터 “데이터는 믿을 수 있는가? 치료군과 비교 가능한가? 교란은 어떻게 다룰 것인가?”라는 질문에 답을 준비해야 할 것입니다.FDA Draft Guidance (2023, Considerations for the Design and Conduct of Externally Controlled Trials for Drug and Biological Products) 를 다음과 같이 정리해보았습니다. (우리나라도 곧 가이드라인이 나오겠지요..) 1. 들어가며신약 임상시험의 ..

1. 개요디지털치료기기(DTx)는 모바일 앱, 웨어러블, AI 등을 활용해 근거 기반 치료적 개입을 제공하는 소프트웨어 의료기기임.비만 치료에 적용되는 디지털치료기기는 기존 약물·수술적 치료의 한계를 보완할 수 있는 새로운 치료 수단으로 주목됨.본 지침서는 비만 개선 디지털치료기기의 임상시험 계획 수립 시 고려해야 할 원칙과 절차를 제시 (2024년 11월 개발)2. 적용 범위품목: 「의료기기 품목·등급 규정」상 인지치료 소프트웨어(2등급, E06060.02)에 해당.대상: 성인(만 19세 이상)을 기본으로 하나, 필요시 소아·노인으로 확대 가능.향후 VR/AR, 생성형 AI 등 신기술이 적용될 경우 지침 개정 가능.3. 비만 치료 개요비약물치료: 식사요법, 운동요법, 행동수정치료(생활습관 개선).약물치..

의학과 보건의료 정책은 근거중심의학(Evidence-Based Medicine, EBM)을 기반으로 합니다. 근거를 생산하는 핵심 과정이 바로 임상연구(Clinical Research)이며, 연구 설계와 임상시험 단계에 따라 근거의 신뢰도와 활용 범위가 달라집니다.임상연구는 단순히 학술적 성과를 위한 것이 아니라, 환자의 치료 선택·안전 관리·국가 보건 정책·신약 허가와 급여 결정 등 실질적인 보건의료 의사결정에 직접 연결됩니다. 따라서 연구자에게는 단순 설계 이해를 넘어, 국제 가이드라인(ICH, FDA, EMA)과 국내 규제 체계(MFDS, KGCP)까지 포괄하는 종합적 이해가 필요한데,임상연구 개요에 대해서 전반적인 정리 요약을 해보았습니다. 1. 임상연구의 분류임상연구는 크게 관찰적 연구(Obse..

🔬 Conditional Power란?Conditional Power는 “지금까지의 중간 데이터를 기반으로, 계획된 임상시험 종료 시에 통계적 유의성을 얻을 확률”을 의미한다.즉, 앞으로 계속 연구를 진행했을 때 성공할 가능성이 얼마인가? 를 확률로 보여주는 지표다.중간분석 시점에서 다음 두 가지를 비교해 계산한다:예: 중간에 계산한 CP가 10%라면 → 지금 추세로 끝까지 가도 성공 확률이 매우 낮다는 의미 → 연구 중단(futility) 고려 가능반대로 CP가 90%라면 → 충분히 성공 가능성 높으니 계속 진행하는 것이 합리적⏳ 중간분석 시 ‘시험 중단’ 결정이 왜 어려운가?임상시험은 원래 하나의 가설 아래 전체 기간을 두고 설계된 것.그런데 중간에 “계속할까 말까”를 판단하려면 Type I err..

💡 Alpha Spending Function이란 무엇인가?임상시험에서 중간분석(interim analysis)은 매우 중요한 역할을 한다.시험 도중에 데이터를 미리 살펴보고,효과가 매우 좋으면 조기 종료하여 빠르게 치료를 환자에게 제공하고,효과가 없거나 부작용이 크면 중단해 환자 안전을 지키고 자원을 아끼는 것이 가능하다.하지만 이때 생기는 문제는 Type I error (거짓양성 오류)의 증가이다.한 번만 분석한다면 α = 0.05일 때 5%의 오류만 허용하면 되지만,중간에 “여러 번” 테스트를 하면 → 우연히 효과가 있는 것처럼 보일 확률이 누적되어 전체 오류율이 0.05를 넘겨버릴 수 있다.👉 그래서 고안된 개념이 Alpha Spending Function (α 분배 함수)이다.이는 전체 α를..

임상시험의 중간분석(Interim Analysis)은 시험이 모두 끝나기 전에 일정 시점에서 데이터를 한 번 들여다보고, 시험을 계속 진행할지 또는 방향을 바꿀지를 판단하는 절차입니다. 최근 임상연구에서 “비용과 시간의 낭비를 줄이고, 환자에게 더 안전하고 효과적인 치료옵션을 제공하려는 목적”으로 중간분석을 도입한 적응형 설계(adaptive design)의 활용이 증가하고 있습니다.🔍 중간분석이란?임상시험 기간 중 사전에 정해놓은 시점에 중간 데이터를 분석하여 다음과 같은 의사결정을 내리기 위한 통계적 절차입니다.목적예시Action✅ 효과가 명확히 좋음조기 성공 선언 (시험 조기 종료)✅ 효과 없음·부작용 큼조기 종료(futility 또는 safety stop)✅ 애매한 경우표본수 늘림, 용량조정 등..

임상시험 설계에서 adaptive design은 점점 보편화되고 있습니다. 그 중에서도 seamless phase 2/3 design은 효율성과 유연성을 동시에 확보할 수 있는 방식입니다.그런데 간혹, 1단계 후 sample size 재산정(sample size re-estimation, SSR) 을 적용했을 때 중간 분석 결과로 인해 대상자 수를 줄여도 되는지에 대해 질문이 있어 정리해보았습니다. 📌 1. Seamless design이란?Seamless design은 임상시험의 두 단계를 별도로 진행하는 대신, 1단계(탐색적 목적)와 2단계(확증적 목적)을 연속적으로 통합하는 설계입니다. 예를 들어, 1단계에서는 치료 효과를 탐색하고, 2단계에서는 그 효과를 확증하게 되며, 데이터는 통합되어 최종 분..