용량-반응 곡선 분석을 위한 다단계 일반화 선형모형의 적용

Application of Hierarchical Genearlized Linear Models for Dose-Response Curve Analysis

의학, 약학, 마취학 분야에서 새로운 치료법이나 치료약의 효과를 검증하기 위해 임상시험을 통해 얻은 자료는 각 실험개체에 대해서 시간에 따른 반복측정된 자료의 형태가 많다. 이러한 자료는 각 실험개체간의 차이가 반영되어 있어, 적절한 모형으로 본 논문에서는 용량-반응 곡선 추정 문제에서 평균에 대한 각 개체간의 차이를 반영하는 다단계 일반화 선형 모형을 제안한다. 용량-반응 곡선을 추정하기 위하여, 실험용 흰쥐 40마리를 대상으로 rocuronium 비투여집단과 투여집단의 비교 실험을 통해 얻은 자료를 활용하였다. 기존의 연구들에서는 각 개체간의 차이를 반영하기 위하여 요약통계 접근법을 고려하여 용량-반응 곡선을 추정하였다. 이러한 방법은 이용하기 편하고 간단하나 자료에 대한 충분한 정보를 반영하지 못하여 효율적이지 못하지만, 다단계 일반화 선형모형 접근법은 요약통계 접근법에 비하여 더 효율적인 방법임을 실제 자료분석을 통해서 밝혔다.

Clinical data, which is derived from clinical trial for verification of the effects of new remedy or new medicine in the field of medical science, pharmacy, anesthesiology, reflects heterogeneous characteristics between subjects observing repeated measurement data. In this paper, we suggest the hierarchical generalized linear models for the analysis of dose-response model which reflects heterogeneity between subjects. So we find the use of hierarchical generalized linear models improve the efficiency of effective dose estimations comparing summary statistic approach.