Statistical consideration of assessing bioequivalence in the new KFDA regulation
Notice bibliographique
Résumé
2000년도 의약분업으로 심화된 대체 조제에 대한 논란은 의사의 사전 동의 없이 대체조제 가능 품목을 식품의약품안전청장이 생물학적 동등성이 있다고 인정한 품목으로 제한함으로서 마무리되었다. 이에 발맞추어 식품의약품안전청(KFDA)은 후발 의약품에 대한 생물학적 동등성 시험 기준을 개정하였으며, 이 중에서 눈에 띄는 부분은 통계적인 고려 사항이다. 특히, 대조약과 시험약간의 동등성 판단을 위한 비교항목의 로그 변환을 명시한 것은 통계적 검증의 타당성 확보뿐만 아니라 국제적인 의약품 허가 추세에 부응한 바람직한 조치라 할 수 있다. 본 논문에서는 개정된 생물학적 동등성 시험 기준에서 고려 된 AUC와 Gmax의 로그 변환(log transformation)을 중심으로 그 배경과 통계적 의미를 고찰해 보고, 기존의 생물학적 동등성 판단 기준과 비교 검토해 보고자 한다. 또한 모의실험을 통해 개정된 기준의 통계적 타당성을 확인하고, 올바른 생물학적 동등성 판단을 위한 최소 표본수를 제안해 보기로 한다. On the new medical system separating the prescription and dispensing of the drug, the qualification of pharmacist in substitution of prescribed medicine was restricted, except bioequivalence-certified drugs. Also, Korean Food and Drug Association(KFDA) revised the bioequivalence regulation on August, 2001 Among many changes from old guideline, impressive one is the statistical consideration. Specially, to estimate and analyze bioequivalence measures, AUC and $C_{max}$ , the log-transformed model is recommended and the equivalence interval is modified from $\pm$ 20 rule to [In(0.8),In(1.25)] one. This meaningful act is very hope-for because it is statistically reasonable and is agreed with worldwide bioequivalence guideline, including USA, EU, Japan and Canada. In this paper, we introduce the new regulation of assessing bioequivalence, announced at August, 2001, mainly on statistical view points. Key points for the new regulation are discussed and the minimum sample size based on simulation studies are proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,367 | 0,524 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».