임상시험에서의 무작위배정(Randomization) 방법

 

 

 

무작위배정(Randomization)이란,

대상자의 특성이 치료군을 배정하는데 영향을 미치지않게

치료군 배정 시 연구자의 의지가 개입되지 않도록

무작위로 배정하는 기법이다.

 

 

무작위 배정에는

‘배정확률이 일정한 무작위 배정’과

‘배정확률에 변화를 주는 무작위 배정’이 있는데

오늘은 기본적이며 임상에서 주로 사용되는

‘배정확률이 일정한 무작위 배정’에 대해 알아보았다:)

 

 

 

 

<배정확률이 일정한 무작위 배정>

 

1. Simple randomization(단순 무작위 배정)

일련의 순서에 기반하여 무작위 배정하는 방법으로,

완전한 무작위성을 유지할 수 있다.

단순 무작위 배정의 가장 기본적인 방법은 ‘동전던지기’로,

앞면과 뒷면이 나올 확률이 각각 50%이므로 각 치료군에

배정될 확률 또한 50%가 된다.

 

그 외 카드를 이용한 방법(홀수:치료군 , 짝수:대조군),

주사위 던지기 방법(3 이하:치료군, 4이상:대조군) 등이 있다.

 

* 장점 : 단순하고 이해하기 쉬움

* 단점 : 실제로 구현 시 각 치료군에 배정되는

대상자 수에 불균형이 생길 수 있음

→ 따라서 표본 수가 적은 연구에서는 불균형의 상대적

크기와 불균형이 발생할 가능성이 커져 권장되지 않는다!

 

 

2. Blocked randomization(블록 무작위 배정)

군간 대상자수의 불균형을 막기 위하여 설계된 방법으로,

블록크기(블록 내에 배정되는 대상자 수)와 배정비

(각 치료군에 배정되는 대상자 수의 비)를

미리 정해야 한다.

 

블록무작위배정

 

예를 들어 A와 B 두 가지 치료가 있고 대상자를

블록크기 4로 배정하고자 할 때,

A와 B 각각의 치료에 2명 씩을 할당하는 방법은

총 6가지가 있다.

 

1. AABB 2. BBAA 3. ABAB 4. BABA 5. ABBA 6. BAAB

 

대상자는 6개의 블록 중 무작위로 배정되며,

불균형은 연구 진행 중에만 나타나며

블록이 끝날 때는 정확히 균형이 맞춰진다.

 

블록무작위배정도 몇 가지 단점이 있는데,

 

① 블록에 대한 맹검(blinding)이 이루어지지 않는다면

다음 순서의 대상자가 어느 치료군에 배정될 지

어느정도 예측이 가능하다.

예를 들어 블록크기가 4인 연구에서

앞의 두 대상자가 대조군으로 배정이 되었다면

다음 두 대상자는 시험군으로 배정될 것임을

예측할 수 있어 bias를 일으킬 수 있다.

 

② 대상자수의 균형은 달성할 수 있지만

다른 예후 요인의 불균형이 발생할 수 있다.

 

 

 

3. Sratified randomization(층화 무작위 배정)

결과에 영향을 미칠 수 있는

예후요인의 불균형을 예방하기 위한 배정방법.

 

결과에 영향을 미칠 것으로 예상되는 예후요인

(질병의 중증도, 나이, 성별 등)을 조합하여

별도의 하위 그룹을 생성, 대상자의 특성에 따라

피험자를 적절한 하위 그룹에 배정한 후

하위 그룹 내에서 배정된 대상자를 대상으로

단순 무작위 배정을 실시한다.

 

 

 

피험자 수가 적은 소규모 연구에서 예후요인의 분포가

차이가 날 가능성이 높아지기 때문에

주로 소규모 연구에서 사용된다.

 

대규모 연구의 경우에는 많은 예후요인을

제어해야 하기 때문에 구현이 복잡해진다.

 

층화 무작위 배정은 임상에 참여하는 모든 대상자의 특성을

군 배정 전에 미리 알고있어야 사용할 수 있는데,

일반적으로 대부분의 임상시험은

피험자를 순차적으로 모집하게 되므로

모집되는 대상자의 특성을 미리 파악하기 힘들다.

따라서 층화 무작위 배정은

실제 임상에서는 사용하기가 어려운 경우가 많다.

 

 

 

 

*정리*