분류 전체보기43 생존분석에서 Competing Risk 모델 적용 기준과 통계적 해석 생존분석에서 Competing Risk는 관심 사건이 발생하기 전에 다른 사건이 먼저 발생하여 관심 사건의 관측이 불가능해지는 상황을 의미한다. 의료 연구에서는 사망, 이식, 치료 중단과 같이 임상적으로 의미 있는 사건들이 서로 경쟁 관계에 놓이는 경우가 많기 때문에 Competing Risk 구조를 무시한 분석은 심각한 통계적 왜곡을 초래할 수 있다.Competing Risk의 개념과 발생 구조Competing Risk는 단순한 중도절단과 본질적으로 다르다. 중도절단은 정보가 사라진 경우이지만, Competing Risk는 실제로 다른 사건이 발생했음을 의미한다. 예를 들어 암 재발을 분석할 때 사망은 단순 검열이 아니라 재발 가능성을 영구적으로 제거하는 경쟁 사건이다.이러한 구조에서 경쟁 사건을 중도.. 2026. 1. 19. Real World Evidence 활용 시 Confounding 조정 기법 비교와 통계적 판단 기준 Real World Evidence는 실제 진료 환경에서 수집된 데이터를 기반으로 치료 효과와 안전성을 평가하는 연구 접근 방식이다. 그러나 무작위 배정이 이루어지지 않는다는 특성상 Confounding 문제는 필연적으로 발생한다. Confounding을 어떻게 정의하고, 어떤 통계 기법으로 조정하느냐에 따라 연구 결론의 신뢰도는 크게 달라진다.Real World Evidence 연구에서 Confounding이 발생하는 구조Real World Evidence에서는 치료 선택이 임상의 판단, 환자 상태, 의료기관 특성에 의해 결정된다. 이 과정에서 치료군과 비교군은 이미 기저 특성에서 차이를 가지게 된다. 이러한 차이가 결과 변수에도 영향을 미치면 Confounding이 발생한다.특히 질병 중증도, 동반질.. 2026. 1. 17. 관찰연구에서 Target Trial Emulation 설계 방법과 통계적 핵심 관찰연구에서 Target Trial Emulation은 무작위 임상시험이 수행되었을 경우의 이상적인 연구 구조를 사전에 정의하고, 실제임상자료를 활용해 이를 최대한 모사하는 연구 설계 방법이다. 실제임상자료 기반 연구의 신뢰도를 높이기 위한 핵심 전략으로 최근 바이오통계학과 역학 분야에서 중요성이 빠르게 확대되고 있다.Target Trial Emulation의 개념과 등장 배경Target Trial Emulation은 관찰자료의 한계를 인정한 상태에서, 분석 단계가 아닌 설계 단계에서 편향을 최소화하려는 접근이다. 기존 관찰연구는 노출 정의, 추적 시작 시점, 분석 대상 선정이 불명확해 불멸시간 편향과 선택 편향이 자주 발생했다.Target Trial Emulation은 가상의 임상시험을 먼저 정의한다... 2026. 1. 15. 실제임상자료 기반 External Control Arm 설계 방법 완전 정리 실제임상자료 기반 External Control Arm은 무작위 대조군 설정이 어려운 임상시험에서 실제 진료 데이터를 활용해 비교군을 구성하는 방법이다. 희귀질환, 윤리적 제한, 소규모 환자군 연구에서 활용도가 높으며 통계적 설계와 편향 통제가 핵심이다. 본 글에서는 External Control Arm의 개념부터 설계 절차, 통계적 한계와 해결 전략까지 체계적으로 정리한다.External Control Arm의 개념과 필요성External Control Arm은 동일 임상시험 내 대조군 대신 기존 임상연구 데이터, 레지스트리, 전자의무기록 등 실제임상자료를 활용해 비교 기준을 설정하는 방식이다. 환자 모집 부담을 줄이고 연구 기간을 단축할 수 있으며 현실적 치료 효과를 반영할 수 있다는 장점이 있다.특.. 2026. 1. 12. Missing Data Imputation 방식 비교 Missing Data Imputation 방식 비교는 보건의료 연구의 신뢰성을 좌우하는 핵심 통계 주제다. 임상시험, 관찰연구, 레지스트리, 전자의무기록, 웨어러블 데이터까지 의료 데이터에는 결측이 거의 항상 존재한다. 문제는 결측 데이터 자체보다 이를 어떻게 처리하느냐에 따라 결과 해석이 완전히 달라진다는 점이다. 단순 삭제는 편향을 유발하고, 부적절한 대치 방법은 효과를 왜곡한다. 이 글은 Missing Data Imputation 방식 비교를 통해 결측 발생 메커니즘부터 대표적인 대치 기법의 장단점, 실제 의료 연구에서의 선택 기준까지 체계적으로 정리한 전문 가이드다.보건의료 데이터에서 결측이 발생하는 이유의료 연구에서 결측은 구조적으로 발생한다.대표적인 원인은 다음과 같다.환자 중도 탈락추적 관.. 2026. 1. 8. PK PD 모수적 비모수적 모델 차이 PK PD 모수적 비모수적 모델 차이는 신약 개발 과정에서 약물의 체내 거동과 약효를 어떻게 수학적으로 표현하고 해석할 것인가라는 근본적인 통계 문제를 다룬다. 약물 농도와 반응 데이터는 시간에 따라 변화하며 개인 간 변동성이 매우 크다. 이 데이터를 분석하기 위해 전통적으로 모수적 모델과 비모수적 모델이 사용되어 왔으며, 두 접근은 가정, 해석력, 규제 활용성에서 뚜렷한 차이를 가진다. 이 글은 PK PD 모수적 비모수적 모델 차이를 중심으로, 각 방법의 구조, 장단점, 실제 신약 개발 단계에서의 활용 기준을 체계적으로 정리한 전문 가이드다.PK PD 분석이 신약 개발에서 중요한 이유신약 개발에서 PK PD 분석은 단순한 데이터 분석을 넘어 의사결정의 핵심 도구다.용량 설정투여 간격 결정안전성 한계 파.. 2026. 1. 5. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음