Neue Versionen von JMP Clinical und Genomics sind ab heute verfügbar. Daher wollte ich die Gelegenheit nutzen, um einen kurzen Überblick über einige der neuen Funktionen zu geben, die Sie mit der neuen Version von JMP Clinical 5.0 genießen können. Hier sind sieben Dinge zu lieben!
1. Risikoorientiertes Monitoring (RBM) . Wenn Sie meine Beiträge verfolgt haben, sollten die Funktionen für RBM keine Überraschung sein. Wenn Sie aufholen müssen, können Sie dies tun Hier . Diese neue Funktionalität für RBM wurde gemäß den Empfehlungen von entwickelt TransCelerate BioPharma So können Sie sicher sein, dass die aktuelle Implementierung den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.
2 Entdeckung eines Betruges . Wer genießt nicht die Gelegenheit, Sherlock Holmes zu spielen? Zu den neuen und aktualisierten Funktionen gehören:
Gruppieren von Subjekten an verschiedenen Standorten . Diese Analyse kann helfen, Patienten zu identifizieren, die sich an zwei oder mehr Studienorten in derselben Studie oder in mehreren Studien innerhalb desselben Entwicklungsprogramms eingeschrieben haben. Wenn keine grundlegenden Motivinformationen wie Initialen oder Geburtsdatum verfügbar sind, können Sie anhand dieser Daten anhand von Daten vor der Dosierung übermäßig ähnliche Probanden identifizieren. Nullen auf interessante Paare von Probanden mit passendem Geschlecht und Rasse, wobei geringfügige Unterschiede in Alter, Größe und Gewicht berücksichtigt werden. Wochentage und Feiertage . Frühere Funktionen identifizierten Feiertage, die in den USA üblich sind und Kanada. Obwohl einige Feiertage weltweit gefeiert werden, ermöglichen neue Funktionen dem Benutzer, benutzerdefinierte Feiertage oder Ereignisse (z. B. Unwetterereignisse) zu definieren, die die normale Geschäftstätigkeit an klinischen Standorten unter Berücksichtigung des Landes der Standorte unterbrechen können. Perfekte planmäßige Teilnahme . Eine neue Screening-Funktion hilft dabei, bestimmte Kombinationen von Websites und Besuchen zu identifizieren, die ungewöhnlich erscheinen. Sie können Standorte identifizieren, an denen die Patientenbetreuung zu gut erscheint, um wahr zu sein, oder an Standorten mit erheblichen Verzögerungen bei der Planung.
Abbildung 1. Digit Preference Volcano Plot
Zifferneinstellung . Diese Analyse hilft, Unterschiede in der Verteilung der abschließenden Ziffer zwischen den Standorten für alle Findings-Domänen zu ermitteln (Abbildung 1). Eine Screening-Funktion hilft dabei, bestimmte Kombinationen von Standort-Besuchstests zu identifizieren, die ungewöhnlich erscheinen. Dies kann dazu beitragen, Stellen zu ermitteln, an denen möglicherweise Analysewerte gerundet werden, falsch durchgeführte Verfahren (z. B. manuelle Blutdruckmessung anstelle einer automatisierten Blutdruckmanschette), falsch kalibrierte Geräte oder wichtige Unterschiede bei den subjektiven Messungen (z. B. das Melden von klinischen Anzeichen) mit einer Likert-Skala), was darauf schließen lässt, dass zusätzliches Training erforderlich ist.
Figur 2. Hierarchie von Billiary Disorders SMQs
3. Standardisierte MedDRA-Abfragen (SMQs) . Mit Ihrer aktuellen Version des MedDRA-Wörterbuchs erkennt JMP Clinical das Auftreten von SMQs anhand von breiten, engen oder Algorithmuskriterien. Die Ergebnisse werden in Histogrammen und Diagrammen zusammengefasst (Abbildung 2) und Inzidenzanalysen durchgeführt. Weitere Funktionen ermöglichen dem Benutzer zu ermitteln, welche bevorzugten oder untergeordneten Begriffe zu den SMQs beigetragen haben.
4 Predictive Modeling . Mit der Funktion Predictive Modeling Review (Abbildung 3) kann der Analyst Modelle schnell ziehen und ablegen (wobei verschiedene Optionen eingestellt werden können), um einen Satz prädiktiver Modelle für Tests zu definieren. Mit Kreuzvalidierungs- und Lernkurventechniken können Benutzer leicht die nützlichste Form des Vorhersagemodells identifizieren, wichtige Kovariaten identifizieren und Probleme aufgrund von Überanpassung begrenzen.
Figur 3. Predictive Modeling Review Builder
5 Untergruppenidentifikation. Mit einem neuen Menü für die Analyse der Untergruppen können Benutzer Untergruppen mit verbessertem Ansprechen auf die Behandlung (oder ein übermäßiges Sicherheitsrisiko) entweder mit dem Interaktionsbaum "Prune-as-you-go" oder den Virtual Twins-Algorithmen identifizieren.
6 Review Builder . Ähnlich wie beim Predictive Modeling Review ermöglicht der Review Builder (Abbildung 4) dem Analysten, Berichte schnell per Drag-and-Drop zu definieren, um eine Reihe von Analysen zu definieren (mit der Möglichkeit, verschiedene Optionen anzupassen), die jedes Mal in schneller Folge der Studiendatenbank ausgeführt werden können ist aktualisiert. Sie können diese Bewertungen problemlos auf andere Studien anwenden oder sie modifizieren, um Änderungen zu berücksichtigen, die aufgrund von Design, Endpunkten oder Optionen erforderlich sind.
Figur 4. Clinical Review Builder
7. Patientenprofile . Aufgrund der großen Nachfrage haben wir unsere Patientenprofile um eine tabellarische Anzeige erweitert. Benutzer können anpassen, welche Spalten zusammengefasst werden, die Sortierreihenfolge der Zeilen und diese Tabellen in PDF- oder RTF-Berichten speichern.
Wie Sie sehen können, waren wir bei JMP Life Sciences damit beschäftigt! Wir haben nach Wegen gesucht, um Sie dabei zu unterstützen, Sicherheits- und Qualitätsrisiken in Ihren klinischen Studien zu verstehen und zu reduzieren, wichtige Sicherheits- und Wirksamkeitsergebnisse leichter vorherzusagen, klinische Bewertungen zu erstellen und Untergruppen zu identifizieren, die möglicherweise von größerem Interesse sind. Für viele dieser Funktionen erwarten Sie in den kommenden Wochen ein tieferer Tauchgang.
