이 가이던스는 이 주제에 관한 FDA의 현재 견해를 나타낸다. 이 가이던스는 누구에게도 어떠한 권리를 만들지 않으며, FDA나 일반 대중을 구속하지 않는다. 적용 법률과 규정의 요건을 충족한다면 다른 접근 방법을 사용할 수 있다. 다른 접근 방법을 논의하려면 표지에 적힌 이 가이던스 담당 FDA 직원에게 연락한다.

This guidance represents the current thinking of the Food and Drug Administration (FDA or Agency) on this topic. It does not establish any rights for any person and is not binding on FDA or the public. You can use an alternative approach if it satisfies the requirements of the applicable statutes and regulations. To discuss an alternative approach, contact the FDA staff responsible for this guidance as listed on the title page.

2016년 12월 13일 서명되어 법률로 제정된 21세기 치유법(21st Century Cures Act)²은 의료제품 개발을 가속하고, 혁신을 필요로 하는 환자에게 더 빠르고 효율적으로 전달하기 위한 것이다. 21세기 치유법은 여러 조항과 함께 연방 식품·의약품·화장품법(FD&C법)에 505F항(21 U.S.C. 355g)을 추가하였다.

The 21st Century Cures Act,² signed into law on December 13, 2016, is intended to accelerate medical product development and bring innovations faster and more efficiently to the patients who need them. Among other provisions, the 21st Century Cures Act added section 505F to the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act (FD&C Act) (21 U.S.C. 355g).

FDA가 규제 의사결정에서 실사용 증거(RWE)의 사용에 관한 가이던스를 발행하도록 요구한 이 조치에 따라, FDA는 FD&C법 505(c)항(21 U.S.C. 355(c))에 따라 이미 승인된 의약품³의 새로운 적응증 승인을 뒷받침하거나 승인 후 시험 요건을 뒷받침 또는 충족하는 데 도움이 되는 RWE를 생성하기 위해 실사용 데이터(RWD)를 사용할 수 있는지 평가하는 프로그램(RWE 프로그램)의 틀을 마련하였다.⁴

Pursuant to this action, calling for FDA to issue guidance on the use of real-world evidence (RWE) in regulatory decision-making, FDA has created a framework for a program to evaluate the potential use of real-world data (RWD) to generate RWE to help support the approval of new indication(s) for drugs³ already approved under section 505(c) of the FD&C Act (21 U.S.C. 355(c)) or to help support or satisfy post-approval study requirements (RWE Program).⁴

이 가이던스는 해당 의약품 제출자료에 RWD를 시험 데이터로 제출할 때 FD&C법 745A(a)항(21 U.S.C. 379k-1(a))을 준수하기 위한 권고사항을 의뢰자에게 제공한다. FDA는 RWE 프로그램의 일환으로, 그리고 규제 의사결정에서 RWE 사용에 관한 가이던스를 발행하라는 FD&C법 505F항(21 U.S.C. 355g)의 요구를 일부 충족하기 위해 이 가이던스를 발행한다.⁵

This guidance provides recommendations to sponsors for complying with section 745A(a) of the FD&C Act (21 U.S.C. 379k-1(a)) when submitting RWD as study data in applicable drug submissions. FDA is issuing this guidance as part of its RWE Program and to satisfy, in part, the mandate under section 505F of the FD&C Act (21 U.S.C. 355g) to issue guidance on the use of RWE in regulatory decision-making.⁵

이 가이던스는 RWD 출처에서 도출된 시험 데이터⁷를 담은 해당 의약품 제출자료에 FDA가 현재 지원하는 데이터 표준⁶을 사용할 때의 고려사항을 다룬다. 이 가이던스에서 FDA는 RWD를 다양한 출처에서 일상적으로 수집되는, 환자의 건강 상태 및/또는 보건의료 제공에 관한 데이터로 정의한다. RWD의 예로는 전자의무기록(EHR) 데이터, 의료 청구 데이터, 제품·질병 레지스트리⁸ 데이터, 환자 생성 데이터(가정 내 사용 환경의 데이터 포함), 그리고 모바일 기기처럼 건강 상태에 관한 정보를 줄 수 있는 그 밖의 출처에서 모은 데이터가 있다.

This guidance addresses considerations for the use of data standards⁶ currently supported by FDA in applicable drug submissions containing study data⁷ derived from RWD sources. For the purposes of this guidance, FDA defines RWD as data relating to patient health status and/or the delivery of health care routinely collected from a variety of sources. Examples of RWD include data from electronic health records (EHRs); medical claims data; data from product and disease registries;⁸ patient-generated data (including data from in-home-use settings); and data gathered from other sources that can inform on health status, such as mobile devices.

일반적으로 FDA 가이던스 문서는 법적으로 강제할 수 있는 책임을 정하지 않는다. 대신 가이던스는 어떤 주제에 관한 FDA의 현재 견해를 설명하며, 특정 규정이나 법률 요건이 인용되지 않는 한 권고사항으로만 보아야 한다. FDA 가이던스에서 should라는 단어는 무엇인가를 제안하거나 권고한다는 뜻이며, 요구한다는 뜻이 아니다.

In general, FDA’s guidance documents do not establish legally enforceable responsibilities. Instead, guidances describe the Agency’s current thinking on a topic and should be viewed only as recommendations, unless specific regulatory or statutory requirements are cited. The use of the word should in FDA guidance means that something is suggested or recommended, but not required.

FD&C법 745A(a)항에 따르면, FDA가 특정 제출 유형을 FDA에 제출할 전자 형식을 명시한 최종 가이던스 문서를 발행한 뒤 최소 24개월이 지나면, 그러한 내용은 전자적으로, 그리고 FDA가 명시한 형식으로 제출되어야 한다.⁹

Under section 745A(a) of the FD&C Act, at least 24 months after the issuance of a final guidance document in which FDA has specified the electronic format for submitting certain submission types to the Agency, such content must be submitted electronically and in the format specified by FDA.⁹

산업계 가이던스 「전자 형식의 규제 제출자료 제공—표준화된 시험 데이터(Providing Regulatory Submissions in Electronic Format—Standardized Study Data)」(시험 데이터 가이던스)¹⁰와 그 안에서 참조하는 기술 규격은 CDER 또는 CBER에 제출되는 신약 허가신청(NDA), 제네릭의약품 허가신청(ANDA), 일부 생물의약품 허가신청(BLA), 일부 임상시험계획(IND)에 담긴 임상·비임상 시험 데이터에 대한 FD&C법 745A(a)항의 전자 제출 요건을 설명한다.¹¹ 이러한 전자 제출 요건은 해당 신청 유형으로 제출되는 시험 데이터에 적용되므로, 그러한 신청에서 시험 데이터로 제출되는 RWD에도 적용된다.

The guidance for industry Providing Regulatory Submissions in Electronic Format—Standardized Study Data (Study Data Guidance)¹⁰ and the technical specifications referenced therein describe electronic submission requirements under section 745A(a) of the FD&C Act for clinical and nonclinical study data contained in new drug applications (NDAs), abbreviated new drug applications (ANDAs), certain biologics license applications (BLAs), and certain investigational new drug applications (INDs) submitted to CDER or CBER.¹¹ Given that these electronic submission requirements apply to study data submitted in the covered application types, they apply to RWD that is submitted as study data in such applications.

즉, 시험 데이터 가이던스 II.A항에서 더 자세히 설명하는 NDA, ANDA, 일부 BLA, 일부 IND에 시험 데이터로 제출되는 RWD는, 전자 제출 요건이 면제되거나 FDA가 면제(waiver)를 허락한 경우가 아니면, FDA가 처리·심사·보관할 수 있는 전자 형식이어야 한다.¹²

That is, RWD submitted as study data to NDAs, ANDAs, certain BLAs, and certain INDs, as further described in section II.A of the Study Data Guidance, must be in an electronic format that the Agency can process, review, and archive, unless such submission is exempt from the electronic submission requirements or if FDA has granted a waiver.¹²

현재 시험 데이터 가이던스에 명시된 대로, FDA는 데이터 표준 목록(Data Standards Catalog, 이하 목록)에 명시된 표준을 사용한 임상·비임상 시험 데이터(RWD 출처에서 도출된 데이터 포함)의 전자 제출자료를 처리·심사·보관할 수 있다.¹³ 그 가이던스가 설명하듯이, 목록은 현재 지원되는¹⁴ 및/또는 요구되는 표준과 그 용도, FDA가 특정 표준의 지원을 시작할(또는 시작한) 날짜, 그 지원이 끝나는(또는 끝날) 날짜, 특정 표준의 사용 요구가 시작될(또는 시작된) 날짜, 그 요구가 끝나는(또는 끝날) 날짜, 그리고 그 밖의 관련 정보를 나열한다.

Currently, as stated in the Study Data Guidance, the Agency can process, review, and archive electronic submissions of clinical and nonclinical study data (including those derived from RWD sources) that use the standards specified in the Data Standards Catalog (Catalog).¹³ As that guidance explains, the Catalog provides a listing of currently supported¹⁴ and/or required standards, their uses, the date FDA will begin (or has begun) to support a particular standard, the date such support ends (or will end), the date the requirement to use a particular standard will begin (or has begun), the date such requirement ends (or will end), and other pertinent information.

FDA는 해당 의약품 제출자료에 RWD 출처에서 도출된 시험 데이터를 제출할 때 목록에 명시된 표준을 사용하여 FD&C법 745A(a)항을 준수하기 위한 권고사항을 의뢰자에게 제공하고자 이 가이던스를 발행한다.

FDA is issuing this guidance to provide recommendations to sponsors for complying with section 745A(a) of the FD&C Act using standards specified in the Catalog when submitting study data derived from RWD sources in applicable drug submissions.

FDA는 RWD 출처에서 도출된 시험 데이터를 해당 의약품 제출자료에 포함하기 위해 표준화하는 데 따르는 어려움을 인식하고 있다. 이러한 어려움에는 다음이 포함되며, 이에 한정되지 않는다.

FDA recognizes the challenges involved in standardizing study data derived from RWD sources for inclusion in applicable drug submissions. These challenges include but are not limited to:

이러한 어려움에 대한 접근 방법은 사용하는 특정 데이터와 수행하는 연구에 따라 달라진다. 이 때문에 의뢰자는 그러한 문제를 가능한 한 일찍, 되도록 시험을 수행하기 전에 해당 FDA 심사부서와 논의하여야 한다.¹⁸

Approaches to these challenges will depend on the specific data being used and the research being conducted. For this reason, sponsors should discuss such issues with the appropriate FDA review division(s) as early as possible,¹⁸ preferably before the sponsor conducts the study.

데이터 큐레이션¹⁹과 데이터 변환²⁰ 동안에는 결과 데이터에 대한 신뢰를 보장할 적절한 절차가 갖추어져 있어야 한다. 이러한 절차의 문서화에는 원천 데이터 시스템에서 최종 시험 분석 데이터셋에 이르기까지의 데이터 추가·삭제·변경에 대한 전자 문서(예: 감사 추적, 품질관리 절차 등)가 포함될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 의뢰자는 현재 FDA가 지원하는 데이터 표준에 맞추기 위한 데이터 변경과 그 변경의 잠재적 영향도 해당 의약품 제출자료에 문서화하여야 한다.

During data curation¹⁹ and data transformation,²⁰ adequate processes should be in place to ensure confidence in the resultant data. Documentation of these processes may include but is not limited to electronic documentation (e.g., audit trails, quality control procedures, etc.) of data additions, deletions, or alterations from the source data system to the final study analytic data set(s). Sponsors should also document in their applicable drug submission changes to data to conform to the current FDA-supported data standards, and the potential impacts of these changes.

자세한 내용은 시험 데이터 기술 적합성 가이드(Study Data Technical Conformance Guide, TCG)²¹를 참조한다. TCG는 시험 데이터 가이던스와 목록에 실린 표준을 보완하여, 목록에 있는 FDA 지원 데이터 표준을 사용하여 표준화된 시험 데이터와 문서를 제출하는 방법에 관한 규격, 권고사항, 일반적 고려사항을 제공한다.

For more information, see the Study Data Technical Conformance Guide²¹ (TCG), which supplements the Study Data Guidance and standards listed in the Catalog, to provide specifications, recommendations, and general considerations on how to submit standardized study data and documentation using FDA-supported data standards located in the Catalog.

FDA 데이터 표준 목록은 FDA가 처리·심사·보관할 수 있는, 지원 및 요구되는 데이터 표준, 교환 형식, 용어의 변경을 반영하도록 주기적으로 갱신된다. FDA는 RWD 출처에서 도출된 시험 데이터에 대한 표준이 개발되고 평가되는 대로 이를 반영하도록 목록을 갱신하거나 다른 가이던스 문서를 발행할 계획이다.

The FDA Data Standards Catalog is updated periodically to reflect changes to the supported and required data standards, exchange formats, and terminologies that FDA can process, review, and archive. FDA plans to update the Catalog, and/or issue other guidance documents, to reflect standards for study data that are derived from RWD sources as they are developed and evaluated.

현재 면제를 받지 않은 한, FD&C법 745A(a)항의 적용을 받는 제출자료로 임상·비임상 시험 데이터(RWD 출처에서 도출된 데이터 포함)를 제출하는 의뢰자는 시험 데이터 가이던스에 설명된 형식과 목록에 실린 지원 시험 데이터 표준을 사용하여야 한다. 의뢰자는 해당 제출자료로 FDA에 시험 데이터를 제출할 때 TCG에 제공된 규격, 권고사항, 일반적 고려사항을 참조하여야 한다. RWD를 FDA가 지원하는 데이터 표준에 맞추고자 할 때, 의뢰자는 해당 의약품 제출자료에 요구되는 형식의 시험 데이터셋을 만들기 위해 필요할 수 있는 관련 데이터 변환, 전환 또는 매핑²²을 고려하여야 한다.

Currently, and absent a waiver, sponsors submitting clinical and nonclinical study data (including those derived from RWD sources) in submissions subject to section 745A(a) of the FD&C Act are required to use the formats described in the Study Data Guidance and the supported study data standards listed in the Catalog. Sponsors should refer to the specifications, recommendations, and general considerations provided in the TCG when submitting study data in an applicable submission to FDA. When seeking to conform RWD to data standards supported by FDA, sponsors should consider the relevant data transformations, conversions, or mappings²² that may be needed to produce study datasets in required formats in an applicable drug submission.

의뢰자는 해당 제출자료로 RWD 출처에서 도출된 시험 데이터를 제출할 계획과 데이터 매핑·변환 접근 방법을 가능한 한 일찍 해당 FDA 심사부서와 논의하여야 한다. 이러한 논의에는 데이터를 원래의 RWD 형식에서 분석에 사용하는 형식을 포함한 중간 형식으로, 그리고 최종적으로 (목록에 실린 해당 FDA 지원 데이터 표준을 사용하여) FDA 제출용으로 준비한 시험 데이터셋으로 옮기는 접근 방법이 포함되어야 한다. 의뢰자는 이러한 접근 방법을 시험계획서, 데이터 관리 계획서 및/또는 최종 시험 보고서 등에 기술하여야 한다.

Sponsors should discuss, as early as possible, with the appropriate FDA review division, any planned submission of study data derived from RWD sources in an applicable submission and their approaches to mapping and transformation of data. Such discussions should include approaches for taking data from its original RWD format to intermediary format(s), including those used for analysis, and ultimately to the study data set prepared for submission to FDA (using the applicable FDA-supported data standards as listed in the Catalog). Sponsors should describe these approaches, including in the protocol, data management plan, and/or final study reports.

FDA는 지원되는 시험 데이터 표준(예: 임상 데이터 교환 표준 컨소시엄(CDISC)의 시험 데이터 표 작성 모델(SDTM) 또는 분석 데이터 모델(ADaM))을 EHR이나 청구 데이터 같은 RWD 출처에 적용하는 데 다양한 접근 방법이 사용될 수 있음을 인식한다. FDA는 의뢰자가 그러한 접근 방법을 FDA와 논의하도록 권장한다.²³ 사용한 적합화 방법과 그 근거를 적절히 문서화하면, RWD에서 도출된 시험 데이터를 SDTM 및 ADaM 데이터셋으로 변환하여 해당 제출자료로 FDA에 제출할 수 있다.

FDA recognizes that a range of approaches may be used to apply the supported study data standards (e.g., Clinical Data Interchange Standards Consortium’s (CDISC’s) Study Data Tabulation Model (SDTM) or Analysis Data Model (ADaM)) to RWD sources such as EHR or claims data. FDA encourages sponsors to discuss such approaches with FDA.²³ With adequate documentation of the conformance methods used and their rationale, study data derived from RWD can be transformed into SDTM and ADaM datasets and submitted to FDA in an applicable submission.

FDA는 거의 모든 데이터 도메인²⁴에서 RWD 출처와 FDA 지원/요구 데이터 표준 사이에 사용하는 용어와 그 정확한 의미가 크게 다르다는 것을 알고 있다. 인종/민족에 쓰이는 의미와 구체적 용어, 의약품 용어 체계, 의료 기록의 활력징후 측정값 해석 등이 그 예이다. 겉으로 비슷해 보이는 변수라도 RWD 출처와 FDA 지원 데이터 표준 사이에 그 변수를 정의하는 방식이 다를 수 있다. 예를 들어 성별 변수는 CDISC 용어에서 신체적 특성에 근거한 개념으로 코드화될 수 있는 반면, EHR은 경우에 따라 성 정체성을 사용할 수 있다. 이러한 경우 의뢰자는 성별 변수나 그 밖의 변수를 CDISC 용어에 매핑하는 것이 시험 결과에 미칠 수 있는 영향을 문서화하여야 한다.

FDA is aware that, for nearly every data domain,²⁴ there is wide divergence in the terminologies used and their precise meaning between RWD sources and FDA-supported/required data standards. Examples range from the meaning and specific terms used for race/ethnicity, terminology systems for medications, and interpretation of the measurements of vital signs from health care records. Even for seemingly similar variables, there can be differences in the way these variables are defined between RWD sources and FDA-supported data standards. For example, sex as a variable may be codified in CDISC’s terminology as a concept based on physical characteristics, whereas EHRs may, in some cases, use sex identity. In such cases, sponsors should document the potential impact of mapping the sex variable or other variables to CDISC’s terminology on the study findings.

의뢰자는 데이터의 특성과 시험의 성격에 가장 잘 맞는 적절한 매핑 접근 방법을 선택하여야 한다. 의뢰자는 선택한 방법의 근거를 시험 데이터 심사자 가이드(Study Data Reviewer’s Guide)²⁵에 설명하여야 한다. 또한 RWD 출처에서 도출된 시험 데이터를 나타내기 위해 현재 지원되는 시험 데이터 표준에서 특정 데이터 요소를 선택한 의뢰자의 근거를 문서화하는 것이 매우 중요하다. 의뢰자는 관련 도메인이 드러나도록 데이터 매핑의 전반적인 접근 방법과 예상되는 영향에 대한 설명을 시험 데이터 심사자 가이드의 일부로 제공하여야 한다.

The sponsor should select an appropriate mapping approach that best fits the characteristics of the data and the nature of the study. Sponsors should explain the rationale for the chosen method in the Study Data Reviewer’s Guide.²⁵ Additionally, documentation of the sponsor’s rationale for choosing particular data elements from currently supported study data standards to represent study data derived from RWD sources is critical. The sponsor should provide a description of the general approach and anticipated impact of data mapping as a part of to the Study Data Reviewer’s Guide to highlight the domains involved.

나아가 의뢰자는 시험 데이터 표준에 매핑된, RWD 출처에서 도출된 모든 데이터 요소의 정의와 그 요소에 관한 모든 관련 정보(다른 데이터와의 관계, 출처, 용도, 형식 등)를 문서화한 데이터 사전을 포함하여야 한다. 시험 데이터 심사자 가이드는 Define-XML 파일²⁶과 데이터 도메인 파일에 둘 수 있는 상세 매핑으로 심사자를 안내하는 데에도 사용할 수 있다(이 목적으로 Define-XML을 사용할 수 있는 방법의 예시는 부록 참조). 의뢰자는 언제든지 TCG 최신판을 참조하여 Define-XML과 시험 데이터 심사자 가이드 사용에 관한 FDA의 현재 견해를 확인할 수 있다.

Furthermore, the sponsor should include a data dictionary that documents the definition of every data element derived from RWD sources that were mapped to the study data standard and all relevant information about the element, such as its relationships to other data, origin, usage, and format. The Study Data Reviewer’s Guide can also be used to guide reviewers to detailed mappings which can be placed in the Define-XML file²⁶ and data domain files (see the Appendix for illustrative examples of possible ways to use Define-XML for this purpose). At any time, sponsors can consult the most recent version of the TCG to see FDA’s current thinking on the use of Define-XML and the Study Data Reviewer’s Guide.

의뢰자는 RWD를 FDA 지원 데이터 표준에 맞는 데이터로 변환할 때 어려움을 겪을 수 있다. 이러한 어려움의 예로는 건강 기록의 여러 곳에 존재하는 의미 개념(용어)의 관리(의약품 정보 등), 개념(예: 의약품 또는 진단)의 일관되지 않은 코딩이나 잘못된 코딩, 시험 기간 동안 일어난 데이터 수집이나 코딩 관행의 변경(예: 국제질병분류-9(ICD-9) 코드와 ICD-10 코드), 정보 누락(보건의료 환경에서 통상 기록하지 않는 정보이거나 데이터 입력이 일관되지 않아서) 등이 있으며, 이에 한정되지 않는다.

Sponsors may encounter challenges when transforming RWD into data that are consistent with FDA-supported data standards. Examples of these challenges include (but are not limited to) management of semantic concepts (terms) that are present at multiple locations in a health record (such as medication information), inconsistent coding or miscoding of concepts (e.g., drugs or diagnoses), changes in data collection or coding practices (e.g., International Classification of Diseases-9 (ICD-9) and ICD-10 codes) that occurred during the study, or missing information (either because information is not typically recorded in health care settings or due to inconsistent data entry).

의뢰자는 FDA 지원 데이터 표준으로 변환하는 동안 겪은 데이터 문제와, FDA 지원 데이터 표준을 적용할 수 있게 한 접근 방법의 타당성을 문서화하여야 한다. 데이터를 현재 시험 데이터 표준으로 변환할 때 사용한 표준과 용어의 매핑을 자세히 나타내는 것은 Define-XML(부록 참조)과 도메인 데이터 파일로 처리할 수 있다. 또한 더 복잡한 논의가 필요한 경우에는 시험 데이터 심사자 가이드의 본문이나 부록에 서술형 설명도 제시하고, 필요하면 더 자세한 내용을 볼 수 있도록 Define-XML과 데이터셋/도메인으로 심사자를 적절히 안내하여야 한다.

Sponsors should document data challenges encountered during transformation to an FDA-supported data standard and a justification of their approach to enable the application of an FDA-supported data standard. Detailed representation of the mapping of standards and terminologies used when transforming data to current study data standards can be handled using the Define-XML (see the Appendix) and domain data files. In addition, for more complex discussions, narrative descriptions should also be presented in the Study Data Reviewer’s Guide, either in the body or as an appendix, with appropriate directions for reviewers to the Define-XML and dataset/domains for more detail, if needed.

실사용 데이터(RWD)와 기존 임상시험 데이터 사이에 사용하는 코딩 체계의 차이는 대개 모든 표준 시험 데이터 표 작성 모델(SDTM) 제출자료에 포함되는 Define-XML 파일을 사용하여 해결할 수 있다. Define-XML 파일은 Alias 데이터 요소의 적절한 사용과 함께, 외부 코딩 체계를 해당 SDTM 통제 용어로 변환한 것을 전달하는 한 가지 수단이 된다.²⁷

Differences in the coding systems used between real-world data (RWD) and traditional clinical trial data can usually be addressed using the Define-XML file, which is included in all standard Study Data Tabulation Model (SDTM) submissions. The Define-XML file, along with the appropriate use of Alias data element, provides one mechanism for communicating the transformation of external coding systems to the appropriate SDTM controlled terminology.²⁷

이 접근 방법의 한 예는 인종/민족 데이터로, FDA은 전자의무기록(EHR)들 사이에서뿐 아니라 EHR과 임상 데이터 교환 표준 컨소시엄(CDISC) 용어 사이에서도 이질성이 있을 것으로 예상한다. 산업계 가이던스 「임상시험에서 인종 및 민족 데이터 수집(Collection of Race and Ethnicity Data in Clinical Trials)」(2016년 10월)에서 FDA는 인종을 정의하는 데 최소한 다음 다섯 가지 특정 범주를 사용하도록 권고한다.

An example of this approach involves race/ethnicity data, where the Food and Drug administration (FDA) anticipates both heterogeneity among electronic health records (EHRs) as well as between EHR and Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) terminologies. In the guidance for industry Collection of Race and Ethnicity Data in Clinical Trials (October 2016), FDA recommends that at least five specific categories be used to define race:

그러나 RWD 출처는 같은 코딩 체계를 따르지 않을 수 있다. FDA는 위에서 언급한 「임상시험에서 인종 및 민족 데이터 수집」 가이던스에 제시된 인종·민족 분류를 사용하도록 권고하므로, 의뢰자는 RWD 용어 체계를 관련 SDTM 용어에 매핑하여야 한다. 이를 위해 Define-XML 파일의 Alias 요소를 사용하여, 추적성을 보장하면서 단일 명명 체계로의 변환을 문서화할 수 있다.²⁸

RWD sources, however, may not follow the same system of coding. Given that FDA recommends using the race and ethnicity categorization outlined in the Collection of Race and Ethnicity Data in Clinical Trials guidance mentioned above, a sponsor should map the RWD terminology system to the relevant SDTM terminology. To achieve this objective, the Alias element in Define-XML file can be used to document the conversions to a single nomenclature while ensuring traceability.²⁸

표 1은 FDA 지원 데이터 표준을 사용하여 인종 데이터를 비표준화 데이터에서 표준화 데이터로 변환하는 방법을 보여 준다. 표 1에서 Alias 열은 EHR 시스템에 있던 원래 코드를, Code 열은 현재 FDA가 지원하는 CDISC 통제 용어에서 매핑된 해당 용어를 보여 준다.

Table 1 illustrates how race can be transformed from non-standardized to standardized data using FDA-supported data standards. In Table 1, the Alias column shows the original codes present in an EHR system and the Code column shows the relevant mapped term in the current FDA-supported CDISC controlled terminology:

코딩 체계를 Define-XML 파일의 CDISC 코딩에 교차 매핑하는 것을, 이 경우 인종 데이터에 대해 나타내는 접근 방법의 예시이다. 이 표는 코딩 체계를 CDISC 용어에 어떻게 매핑할지 권고하는 것이 아님에 유의한다. 또한 이 표는 매핑 선택을 나타내는 여러 가능한 접근 방법 중 하나만 보여 준다.

Illustrative example of an approach representing cross-mapping of coding systems, in this case for Race data, to CDISC coding in the Define-XML file. Note that this table does not recommend how to map coding systems to CDISC terminology. Additionally, this table demonstrates only one possible approach out of many for representing the mapping choices made.

*허용값(Code): 시험 데이터 표에 제공되며 CDISC 통제 용어에 부합하는 어휘. **표시값(Alias): 원래 데이터셋에서 사용된 어휘(즉, EHR 값). Code/Alias: 각각에 해당하는 CDISC 요소.

*Permitted Value (Code): vocabulary that is provided in the study data tabulations and conformant with CDISC controlled terminologies. **Display Value (Alias): vocabulary that was used in the original data set (i.e., EHR value). Code/Alias: Respective CDISC elements.

RWD 시스템과 FDA 제출 데이터 표준 사이의 통제 용어 차이 때문에 용어 매핑이 어려울 수 있다. 나아가 FDA는 비중재 연구²⁹에서 의뢰자가 여러 RWD 시스템에서 집계한 데이터를 사용할 수 있다는 것을 알고 있다. EHR 같은 서로 다른 RWD 출처가 같은 개념에 서로 다른 코딩 체계를 사용하거나, 같은 코딩 체계를 쓰더라도 같은 항목에 서로 다른 기본 코드를 사용할 수 있으므로, 이러한 상황은 용어 사용을 더 복잡하게 만들 수 있다.

Differences in controlled terminology between RWD systems and FDA submission data standards may make mapping terminology challenging. Furthermore, FDA is aware that in non-interventional studies,²⁹ a sponsor may use data aggregated from multiple RWD systems. Such situations can complicate the use of terminologies further, since different RWD sources, such as EHRs, might use different coding systems for the same concept or might use the same coding system but use different default codes for the same item.

해당 의약품 제출자료에 RWD를 사용할 수 있도록 다양한 접근 방법을 적용할 수 있다. 가능한 접근 방법의 예로는 (1) 코드를 매핑된 구조화 정의로 변환한 뒤 적절한 CDISC 통제 용어에 매핑하는 방법(가장 자세한 정보를 제공하지만 노동 집약적이다), 또는 (2) 그 대신 모든 원래 코드를 가장 덜 세분화된 유사 코드에 매핑한 뒤 이를 CDISC 통제 용어에 매핑하는 방법(노동 집약도는 낮지만 더 구체적인 분류의 세부 정보가 제출되는 표준화 데이터셋에 나타나지 않게 된다)이 있다. 데이터 변환을 조정하는 최선의 접근 방법을 정하고, 그에 따라 그 접근 방법을 문서화하고 타당성을 입증하는 것은 의뢰자의 몫이다. 다만 의약품의 안전성과 유효성을 검토하는 데 필수적인 세부 정보가 빠진다면 후자의 접근 방법은 적절하지 않을 수 있다.

Various approaches can be applied to permit the use of RWD in applicable drug submissions. Examples of potential approaches are: (1) translating the codes to their mapped structured definitions with subsequent mapping to appropriate CDISC controlled terminologies, which provides the most detail but is labor-intensive; or (2) alternatively mapping all original codes to the least granular analogous codes, and then mapping those to CDISC controlled terminologies, which is less labor-intensive yet necessitates that detail of a more specific categorization will not be represented in the submitted, standardized dataset. It is up to the sponsors to determine the best approach to mediating data transformation, as well as to document and justify their approach accordingly. However, if details that are essential to the consideration of the safety and effectiveness of a drug are absent, the latter approach may not be appropriate.

어떤 접근 방법을 사용하든, CDISC 표준 통제 용어를 얻기 위해 Alias를 적용하는 것은 명명 체계를 CDISC가 개발한 형식으로 정규화한 것을 문서화하는 한 가지 수단이다.

Whatever approach is used, the application of Alias to achieve CDISC standard controlled terminology is one mechanism to document the normalization of nomenclature into a format developed by CDISC.

개념과 용어가 정확하고 직접적으로 매핑되지 않는 예로, 처방 의약품을 담는 SDTM 중재(intervention) 도메인이 있다. 처방 의약품 데이터를 담은 도메인은 SDTM 중재 도메인 템플릿에 매핑할 수 있다. (FDA는 EHR 시스템이 RxNorm³⁰, FDA의 국가 의약품 코드(NDC)³¹ 또는 그 밖의 이러한 체계의 처방 코딩을 사용할 수 있을 것으로 예상한다.) 또한 의뢰자가 처방 조제 정보가 보존된 EHR 데이터를 사용하거나 EHR 정보를 의료 청구 데이터와 연계하기로 하지 않는 한, 실제 처방(예: 제네릭 의약품으로 대체되었는지 여부)에 관한 불확실성이 남는다.

An example where concepts and terminology do not map precisely and directly is the SDTM intervention domain capturing drugs prescribed. Domains containing drugs prescribed data may be mapped to a template SDTM intervention domain. (FDA anticipates that an EHR system may use prescription coding from RxNorm,³⁰ FDA’s National Drug Code (NDC),³¹ or other such systems.) Additionally, and unless a sponsor uses EHR data where the prescription dispensing information is retained or opts to link EHR information with medical claims data, uncertainty will persist regarding the actual prescription (e.g., whether a generic pharmaceutical agent was substituted).

이러한 경우 의뢰자는 Define-XML 안의 Alias 요소를 적용하여 코딩 체계를 정규화할 수 있으며(표 2 예시), 이때 최종 데이터셋(표 3 참조)의 처방 용량 정보는 덜 구체적인 처방 코딩 체계를 일관되게 반영하게 된다.

In such cases, sponsors may apply the Alias element within Define-XML to normalize the coding systems (as illustrated in Table 2), where the final dataset (see Table 3) will have prescription dosing information uniformly reflecting the less specific prescription coding system.

표준 모델링에는 다음과 같은 Define-XML 코드 목록이 함께 제공된다.

The standard modeling would be accompanied by the Define-XML code list as follows:

코딩 체계를 Define-XML 파일의 CDISC 코딩에 교차 매핑하는 것을, 이 경우 처방 데이터에 대해 나타내는 접근 방법의 예시이다. 이 표는 코딩 체계를 CDISC 용어에 어떻게 매핑할지 권고하는 것이 아님에 유의한다. 또한 이 표는 매핑 선택을 나타내는 여러 가능한 접근 방법 중 하나만 보여 준다.

Illustrative example of an approach to representing cross-mapping of coding systems, in this case for prescription data, to CDISC coding in the Define-XML file. Note that this table does not recommend how to map coding systems to CDISC terminology. Additionally, this table demonstrates only one possible approach out of many for representing the mapping choices made.

*허용값(Code): 시험 데이터 표에 제공되는 어휘. **표시값(Alias): 원래 데이터셋에서 사용된 어휘(즉, EHR 값). Code/Alias: 각각에 해당하는 CDISC 요소.

*Permitted Value (Code): vocabulary that is provided in the study data tabulation. **Display Value (Alias): vocabulary that was used in the original data set (i.e., EHR value). Code/Alias: Respective CDISC elements.

도메인 파일에서 처방 데이터의 표준 모델링은 아래(표 3)와 같이 나타난다.

The standard modeling of prescription data in the domain file would appear as shown below (Table 3):

데이터의 값을, 이 경우 처방 데이터에 대해, 관련 데이터 도메인 파일의 CDISC 형식으로 나타내는 접근 방법의 예시이다. 이 표는 데이터를 CDISC 표준에 어떻게 매핑할지 권고하는 것이 아님에 유의한다. 또한 이 표는 매핑 선택을 나타내는 여러 가능한 접근 방법 중 하나만 보여 준다. 열 머리글은 CDISC 데이터 요소를 나타낸다. 자세한 내용은 https://www.cdisc.org/standards/foundational/sdtm 을 참조한다.

Illustrative example of an approach to representing the values from data, in this case for prescription data, to CDISC format in the relevant data domain file. Note that this table does not recommend how to map data to CDISC standards. Additionally, this table demonstrates only one possible approach out of many for representing the mapping choices made. The column headers represent CDISC data elements. For more information, see https://www.cdisc.org/standards/foundational/sdtm.

여기서는 몇 가지 예만 제시하였지만, 의뢰자는 Define-XML 파일의 요소와 관련 도메인 데이터 파일을 사용하여 모든 데이터 도메인의 보건의료 용어가 CDISC 표준 용어로 어떻게 정규화되었는지 전달하여야 한다. 위의 예에서 보듯이, 모든 변환의 기술적 세부 사항은 데이터 파일에 두는 것이 가장 좋다.

Although only a few examples are presented here, sponsors should use elements of the Define-XML file and relevant domain data files to communicate how the health care terminology of all data domains were normalized to CDISC standard terminology. As in the examples shown above, the technical details of all transformations are best placed in the data files.