3상이나 2상 임상의 경우, 임상시험에서 대부분 무작위배정(Randomization)을 실시를 합니다.
국내 임상시험의 Random 방법은 stratified block randomization 기법을 많이 사용합니다.
배정 방법도 2013년 정도부터 eCRF가 활성화되기 시작하면서 IWRS를 사용하여 central allocation 방법을 사용하고 있습니다.
IWRS를 사용하기 시작하면서 Blind 방법이 더 강화가 되었다고 볼 수 있습니다.
과거에는 Subject 와 IP에 표기되는 Random Code가 동일했습니다.(예시 Subject S01010 의 무작위배정번호가 R01003 이면, IP 번호도 R01003으로 설정했습니다.)
IWRS를 사용하면서 부터 Subject 의 무작위배저 번호와 IP 무작위배정 번호가 다르게 설정할 수 있게 되었습니다.
(Subject S01010 의 무작위배정번호가 R01003이더라도, 방문3번이라면 IP0201, IP0323, IP0543 의 IP가 적용될 수 있습니다.)
또한 병원별 층화를 고려하지 않게 되면서 병원별로 IP 전달되는 것도 유연해졌습니다. (국내에서만 하는 경우에는 병원별 질이 다른 것을 고려하지 않는 듯 합니다. - 인증된 임상시험센터나 IRB를 가진 병원과 그렇지 않은 병원을 구분해야 하는데... 아직은 임상시험 업계를 키우는 방향이라 크게 규제하지 않는 듯 합니다. )
무작위배정은 통계적 디자인을 기반으로 하는 임상시험의 과학적 근거를 마련해 줄 수 있는 가장 근본적인 시스템으로 중요하다고 생각됩니다.
그런데 임상시험 현장에서는 대부분 한명 잘못 배정된 것이 무슨 대수롭지 않게 여겨지고도 있는 듯 합니다.
과거에는 무작위배정이 적절하게 이루어지지 않을 경우(약을 잘못주거나, 배정하려고 Random Code를 확인했는데 적절한 시험대상자가 아닌경우) 무작위배정을 담당한 통계학자에게 알려 해당 Block 을 더이상 사용하지 못하도록 하고 있었습니다.
그리고 그나마 한 병원에서 해결을 할 수 있어서 큰 문제가 없었고, 큰 병원들에서는 대부분 무작위배정의 심각성을 알고 있기 때문에 문제가 많이 없었습니다.
그런데 여러 기관에서 임상시험을 진행하고 중앙무작위배정을 하면서 한 두 병원에서 모집되는 대상자가 1명 2명인 경우, 무작위배정이 잘못되어도 대수롭지 않게 여기는 연구자도 나오게 되었고, 무작위배정을 잘못해도 최종 통계분석에서 FAS나, PPS로 해결보면 되지 않냐는 의견들도 심심찮게 나오고 있습니다.
또한 임상시험에서 통계를 무분별하게 사용하는 것을 우려해 배제하거나 축소해야 한다는 소리를 - 통계는 믿을 수 없어라는 방향으로 식약처를 설득하기도 합니다.
무작위배정이 잘못되는 것은 임상시험의 결과에 Bias 로 작용하기 때문에 잘못된 부분에 대해서 통계적 점검이 이루어져야 해당 임상시험의 통계적 결과를 신뢰할 수 있다고 생각합니다. 특히 그 해당 임상이 3상인 경우에는 더 중요하다고 생각됩니다. 그런데 임상관계자들은 Protocol Violation으로만 잡아두고 그대로 임상시험을 진행하는 경우가 있습니다. 그리고 Blind Data Review에서 해당 사항을 알려 줍니다.
결과가 아무리 좋아도 임상시험에서 결론을 도출하는 통계학적 설정을 이해하지 못한 임상시험... "버리기에는 회사의 생존이 걸려있고, 받아주기에는 기본이 안되있는 것에 대해서 어떻게 판단해야 할까?"라는 오만한 생각을 한번 해봅니다.
국내 임상시험의 Random 방법은 stratified block randomization 기법을 많이 사용합니다.
배정 방법도 2013년 정도부터 eCRF가 활성화되기 시작하면서 IWRS를 사용하여 central allocation 방법을 사용하고 있습니다.
IWRS를 사용하기 시작하면서 Blind 방법이 더 강화가 되었다고 볼 수 있습니다.
과거에는 Subject 와 IP에 표기되는 Random Code가 동일했습니다.(예시 Subject S01010 의 무작위배정번호가 R01003 이면, IP 번호도 R01003으로 설정했습니다.)
IWRS를 사용하면서 부터 Subject 의 무작위배저 번호와 IP 무작위배정 번호가 다르게 설정할 수 있게 되었습니다.
(Subject S01010 의 무작위배정번호가 R01003이더라도, 방문3번이라면 IP0201, IP0323, IP0543 의 IP가 적용될 수 있습니다.)
또한 병원별 층화를 고려하지 않게 되면서 병원별로 IP 전달되는 것도 유연해졌습니다. (국내에서만 하는 경우에는 병원별 질이 다른 것을 고려하지 않는 듯 합니다. - 인증된 임상시험센터나 IRB를 가진 병원과 그렇지 않은 병원을 구분해야 하는데... 아직은 임상시험 업계를 키우는 방향이라 크게 규제하지 않는 듯 합니다. )
무작위배정은 통계적 디자인을 기반으로 하는 임상시험의 과학적 근거를 마련해 줄 수 있는 가장 근본적인 시스템으로 중요하다고 생각됩니다.
그런데 임상시험 현장에서는 대부분 한명 잘못 배정된 것이 무슨 대수롭지 않게 여겨지고도 있는 듯 합니다.
과거에는 무작위배정이 적절하게 이루어지지 않을 경우(약을 잘못주거나, 배정하려고 Random Code를 확인했는데 적절한 시험대상자가 아닌경우) 무작위배정을 담당한 통계학자에게 알려 해당 Block 을 더이상 사용하지 못하도록 하고 있었습니다.
그리고 그나마 한 병원에서 해결을 할 수 있어서 큰 문제가 없었고, 큰 병원들에서는 대부분 무작위배정의 심각성을 알고 있기 때문에 문제가 많이 없었습니다.
그런데 여러 기관에서 임상시험을 진행하고 중앙무작위배정을 하면서 한 두 병원에서 모집되는 대상자가 1명 2명인 경우, 무작위배정이 잘못되어도 대수롭지 않게 여기는 연구자도 나오게 되었고, 무작위배정을 잘못해도 최종 통계분석에서 FAS나, PPS로 해결보면 되지 않냐는 의견들도 심심찮게 나오고 있습니다.
또한 임상시험에서 통계를 무분별하게 사용하는 것을 우려해 배제하거나 축소해야 한다는 소리를 - 통계는 믿을 수 없어라는 방향으로 식약처를 설득하기도 합니다.
무작위배정이 잘못되는 것은 임상시험의 결과에 Bias 로 작용하기 때문에 잘못된 부분에 대해서 통계적 점검이 이루어져야 해당 임상시험의 통계적 결과를 신뢰할 수 있다고 생각합니다. 특히 그 해당 임상이 3상인 경우에는 더 중요하다고 생각됩니다. 그런데 임상관계자들은 Protocol Violation으로만 잡아두고 그대로 임상시험을 진행하는 경우가 있습니다. 그리고 Blind Data Review에서 해당 사항을 알려 줍니다.
결과가 아무리 좋아도 임상시험에서 결론을 도출하는 통계학적 설정을 이해하지 못한 임상시험... "버리기에는 회사의 생존이 걸려있고, 받아주기에는 기본이 안되있는 것에 대해서 어떻게 판단해야 할까?"라는 오만한 생각을 한번 해봅니다.
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