디딤돌

코로나19 팬데믹은 의학계에 수많은 도전을 안겨주었습니다. 그중에서도 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 일은 가장 시급한 과제였죠. 하지만 무작위 임상 시험(RCT)을 설계하고 실행하는 데는 시간이 필요했고, 그 사이 관찰 데이터를 기반으로 한 연구들이 쏟아져 나왔습니다.이런 상황에서 한 가지 중요한 질문이 제기됩니다: 관찰 연구는 무작위 임상 시험만큼 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있을까요? 2022년에 JAMA Network Open에 발표된 연구는 이 질문에 대한 흥미로운 답을 제시합니다.두 가지 통계 접근법의 대결Hoffman 등의 연구팀은 코로나19 환자에게 코르티코스테로이드 치료가 미치는 효과를 분석했습니다. 이 연구의 특별한 점은 동일한 데이터셋에 두 가지 다른 통계 방법론을 적용했다는..

이번 논문에서는 관찰 연구의 한계를 극복하고 무작위 대조시험(RCT)과 유사한 분석 환경을 조성하기 위해 Target trial emulation framework를 통해 고도화된 통계 기법인 클론-검열-가중치(clone-censor-weight) 접근법과 안정화된 역확률 가중치(Stabilized IPCW)를 활용한 논문을 가져왔습니다. 본 연구는 통풍 환자를 대상으로 요산 목표치 치료 전략(treat-to-target strategy)이 주요 심혈관 사건(심근경색, 뇌졸중, 심혈관 사망)에 미치는 영향을 평가하며, 환자 중심의 안전한 치료 설계를 위한 새로운 근거를 제공합니다. 앞으로도 많은 관찰 연구에서 소개해 드리는 논문과 같은 형태의 연구가 이뤄지지 않을까 생각하고 있습니다. 이러한 연구 방향에..

의료 연구에서 무작위 대조군 시험(RCT)은 의약품의 안전성과 효과를 평가하는 표준으로 여겨집니다.하지만 RCT 에도 부족한 부분이 있는데요. 엄격한 기준, 비용, 긴 시간 소요, 제한적인 모집단 등의 어려운 점이 있습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 Real world Data 를 활용한 연구 디자인을 통해 RCT를 모방 (emulate) 하는 방법이 예전부터 많은 관심을 받아 왔었는데요. 소개 드리는 논문에서는 실제 임상을 진행한 결과를 이용해 RWD를 통해 결과를 모방하고 비교함으로서 RCT 모방 방법론의 가능성과 한계성을 평가하고 있습니다.  논문의 결과를 미리 말씀 드리면 emulate 한 결과는 기존 RCT 결과와 다른 점이 많았다. 하지만 RCT가 가지는 단점을 어느 정도 커버할 수는 있다...