GenTwoArmsTrialSize 두 팔 임상시험 표본 크기 추정 R 패키지

초록

본 논문은 연속형, 이진형, 생존시간, 순서형 네 가지 엔드포인트와 비열등성·우월성·동등성·동등성 검정을 포함한 24가지 시나리오를 지원하는 R 패키지 GenTwoArmsTrialSize를 소개한다. 비순응 및 추적 손실을 고려한 ITT와 CACE 기반 표본 크기 계산식을 구현하고, 네 개의 가상 예시와 실제 적용 사례를 통해 사용법을 제시한다. 제한점과 향후 확장 방향도 논의한다.

상세 분석

이 연구는 두 팔 임상시험에서 표본 크기 산정을 일반화하기 위해 기존 R 패키지들의 기능적 한계를 체계적으로 분석하고, 이를 보완하는 GenTwoArmsTrialSize를 설계하였다. 핵심 기술은 네 가지 엔드포인트(연속형, 이진형, 시간‑대‑사건, 순서형)마다 비대칭·비등식·우월성·동등성 가설을 지원하는 4×2×4=32개의 조합 중 실제 구현은 24가지로 제한했으며, 이는 각 엔드포인트별 효과 크기(μ, p, λ, ψ)와 비대칭 마진 δ를 파라미터화한 수식(5)~(8)으로 구현된다. 특히 비순응(ρ₁, ρ₂)과 추적 손실(r)을 반영한 2차 ITT 식(9)–(16)은 기존 패키지에서 거의 다루어지지 않았던 부분으로, 비순응이 교차할 경우의 평균 효과와 CACE를 연결하는 식을 도입함으로써 실제 임상현장의 복잡성을 모델링한다.

패키지는 CRAN에 배포되어 genTwoArmsSampleSize()와 같은 통합 함수 인터페이스를 제공한다. 사용자는 엔드포인트 유형, 가설 종류, 비순응 비율, 손실 비율 등을 입력하면 자동으로 필요한 표본 수와 그 변동성을 반환한다. 내부 구현은 대규모 샘플에서는 정규 근사(Φ)와 비대칭 t‑분포를 이용해 닫힌 형태 해를 제공하고, 작은 샘플에서는 연속성 보정과 근사식(A·B·C·D)으로 해결한다.

한계점으로는 (1) 비정규 분포나 클러스터링 설계 등 복합 설계에 대한 지원이 없으며, (2) 베이지안 적응 설계와 시뮬레이션 기반 파워 분석을 통합하지 못했다는 점을 인정한다. 향후 버전에서는 다중 팔, 교차 설계, 베이지안 프레임워크와의 연동을 목표로 하고 있다. 전반적으로 이 패키지는 두 팔 임상시험 설계 단계에서 비순응·추적 손실을 고려한 표본 크기 산정을 일관되게 수행할 수 있게 함으로써, 통계학자와 임상연구자가 설계 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.