신약이 식품의약품안전처와 같은 규제기관으로부터 시판 허가를 받은 후 반드시 마주하게 되는 또 하나의 중요한 관문은 경제성 평가를 수행하여 급여를 받는 것이다. 경제성 평가는 한정된 사회적 자원을 어떻게 배분할 것인가라는 보다 넓은 차원의 의사결정에 다양한 통계 방법들을 적용하는 작업이다. 본서의 목적은 그러한 의약품의 가치 평가와 의사결정을 위해 사용되는 다양한 통계 방법들을 소개하는 것이다.

본서는 두 부류의 독자층을 염두하고 집필되었다. 한 부류는 의학이나 약학을 전공하면서 경제성 평가를 수행하지만 통계학을 전공하지는 않은 독자들이고, 다른 부류는 통계학을 전공했지만 경제성 평가라는 응용 분야에는 익숙하지 않은 독자들이다. 이 두 부류의 독자들은 서로 다른 출발점에 서 있지만, 실제 경제성 평가 현장에서는 동일한 문제를 놓고 같은 고민을 하게 된다.

의학 및 약학 전공자인 독자에게 통계 분석 방법은 약물 치료와 유사하다. 모든 약에는 효과와 부작용이 있고, 모든 환자에게 동일한 처방이 적절하지 않듯이, 모든 자료와 상황에 동일한 통계 방법을 기계적으로 적용하는 것은 위험하다. 경제성 평가에 사용되는 통계 방법들은 각각 명확한 가정 위에 서 있으며, 그 가정이 만족될 때에만 분석 결과는 의미를 갖는다.

반면에 통계학을 전공한 독자에게 경제성 평가는 또 다른 도전이다. 회귀분석, 혼합모형, 생존분석, 베이지안 분석 등 익숙한 통계 방법들이 전혀 다른 맥락에서 사용되며, ICER와 같은 지표, 불확실성의 확률적 해석, 그리고 사회적 의사결정 기준이 분석의 중심에 놓인다. 본서에서는 통계학적으로 이미 잘 알려진 방법들이 경제성 평가라는 의사결정 체계 안에서 어떤 역할을 하며, 어떤 해석상의 주의가 필요한지를 보다 명시적으로 드러내고자 했다.

다만 경제성 평가는 통계학, 의학, 약학, 보건의료 정책, 의사결정 이론이 함께 만나는 넓은 분야다 보니, 한 권의 책에 모든 내용을 완전하게 담아내기는 어려웠다. 좋은 책을 만들기 위해 최선을 다했지만 오류나 부족한 부분이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 바라며, 출간 후 나올 수 있는 수정사항은 자유아카데미 홈페이지 자료실(www.freeaca.com)을 통해 게시할 예정이니 참고 부탁드린다.

[목 차]

1장 통계학 기초지식

1.1 신약 경제성 평가에 사용되는 통계방법론에 대한 설명이 어려운 이유

1.2 모집단과 모수

1.3 확률

1.4 확률변수와 확률분포

1.5 확률변수의 기댓값

1.6 조건부 분포와 조건부 기댓값

1.7 비율과 률의 차이점

1.8 오즈비

1.9 통계적 추론

1.10 빈도론적 방법과 베이지안 방법

 

2장 경제성 평가의 기본개념

2.1 분석 대상 인구집단과 급여 대상 인구집단

2.2 분석 기간

2.3 비용효과분석과 비용효용분석

2.4 ICER

2.5 경제성평가에서 사용되는 결과지표

2.6 QALY의 추정

2.7 비용

2.8 비용효과평면

2.9 화폐단위로 정의된 순편익의 증분

2.10 확증적 임상시험의 통계 분석과 경제성 평가 분석의 차이점

 

3장 임상시험 기반 경제성 평가

3.1 서론

3.2 임상시험 기반 경제성 평가의 장점과 단점

3.3 중도절단이 없는 경우 ICER의 추정

 

4장 모형 기반 경제성 평가

4.1 의사결정론의 핵심 아이디어

4.2 경제성 평가 모델

4.3 결정수형

4.4 마코프모델

4.5 분할생존모델

4.6 마코프 환자 수준 시뮬레이션

4.7 이산 사건 시뮬레이션

 

5장 기저치 자연사 모델

5.1 기저치 자연사 모델

5.2 기저치 자연사 모수

5.3 기저치 자연사 모수 추정에 사용되는 자료원

5.4 절대 효과와 상대 효과

5.5 기저치 자연사 모델 구축 방법, 역할 및 중요성

5.6 기저치 자연사 모수 추정에 필요한 모델과 상대 효과 추정에 필요한 모델을 분리

5.7 집계 자료를 이용한 기저치 자연사 모수의 모델링

5.8 개별 환자 자료에 기반한 기저치 모수에 대한 위험 방정식

5.9 단기적 결과와 장기적 결과의 관계

5.10 상태 전이 모델에서 전이확률 추정

5.11 마코프모델 전이확률 변환 방법

5.12 자연사 모수들의 동시 합성

5.13 모델 검증과 보정

 

6장 불확실성 평가

6.1 기본 분석

6.2 변동성 이질성 불확실성

6.3 결정론적 민감도 분석

6.4 확률론적 민감도 분석

6.5 확률적 민감도 분석에 자주 사용되는 확률 분포

6.6 상대위험에 대한 확률 분포

6.7 모수들간의 상관성을 반영하기

6.8 빈도론적 확률적 민감도 분석의 절차

6.9 베이지안 확률적 민감도 분석

6.10 모형 불확실성과 하위군 분석

 

7장 정보의 가치와 통계적 의사결정론

7.1 급여 결정기관이 내려야 할 두 개의 개념적으로 다른 결정

7.2 신약 경제성 평가에서 발생하는 기회손실

7.3 신청약의 급여 결정을 내리는데 통계적 가설검정의 부적절성

7.4 통계적 의사결정론에 대한 개요

7.5 완벽한 정보의 기대가치

7.6 통계적 의사결정론

 

8장 생존분석 Ⅰ - 기본개념

8.1 중도절단

8.2 생존시간의 분포를 표현하는 다섯 가지 함수

8.3 생존분석의 목표

8.4 카플란-마이어 곡선

8.5 콕스비례위험모형

 

9장 생존분석 Ⅱ - 외삽

9.1 경제성평가에서 사용하는 생존분석에서는 외삽이 필요하다

9.2 모수적 모형

9.3 비례위험모형과 가속고장 시간모형

9.4 모델링 방법

9.5 적합된 모수적 모형과 외삽의 적절성을 평가하는 방법

9.6 모형 선택 알고리즘

9.7 생존함수를 이용하여 마코프모델에 사용할 전이확률의 추정

 

10장 생존분석 Ⅲ - 유연한 생존모형

10.1 서론

10.2 Flexible parametric model

10.3 Mixture model

10.4 Landmark model

10.5 Piecewise model

10.6 Cure model

10.7 외삽의 정확도를 위험함수를 이용하여 평가하기

 

11장 회귀분석 형태의 분석

11.1 회귀분석

11.2 다중 선형회귀분석

11.3 공분산분석

11.4 로지스틱 회귀분석

11.5 감마 회귀분석

11.6 로그 정규 회귀분석

11.7 포아송 회귀분석

11.8 음이항 회귀분석

11.9 베타 회귀분석

11.10 영과잉 포아송 회귀분석

11.11 순서형 로지스틱 회귀분석

11.12 혼합모형

11.13 일반화 추정 방정식

 

12장 메타분석

12.1 메타분석의 기본 아이디어

12.2 각 임상시험에 하나의 요약값만 존재하는 경우 연속형 자료의 메타분석

12.3 각 임상시험에 하나의 요약값만 존재하는 경우 이항 자료의 메타분석

12.4 두 치료제 간의 효과에 대한 하나의 요약값만 이용가능한 경우의 검정력

12.5 연속형 평가변수이면서 임상시험의 각 군 별로 요약값이 존재하는 경우

12.6 이항 자료에 로짓연결함수를 사용하면서 임상시험의 각 군별로 요약값이 존재하는 경우

12.7 포아송 자료에 로그연결함수를 사용하면서 임상시험의 각 군별로 요약값이 존재하는 경우

12.8 이항 자료에 cloglog 연결함수를 사용하면서 임상시험의 각 군별로 요약값이 존재하는 경우

12.9 Shared parameter models

12.10 이질성

12.11 메타회귀분석

 

13장 네트워크 메타분석

13.1 네트워크 메타분석의 핵심 아이디어

13.2 각 임상시험에 하나의 요약값만 존재하는 경우의 네트워크 메타분석

13.3 연속형 평가변수이면서 각 임상시험의 각 군별로 요약값이 존재하는 경우

13.4 평가변수가 이항자료이면서 각 임상시험의 각 군별로 요약값이 존재하는 경우

 

14장 MAIC

14.1 서론

14.2 효과변경인자와 예후인자

14.3 교환가능 가정

14.4 anchored MAIC

14.5 unanchored MAIC

14.6 간접 비교 절차

14.7 MAIC 방법에 필요한 가정

14.8 가상의 사례

14.9 MAIC의 실제 사례

 

참고문헌

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