Sono disponibili nuove versioni di JMP Clinical e Genomics a partire da oggi, quindi ho voluto cogliere l'occasione per dare una breve panoramica di alcune delle nuove funzionalità che ti piaceranno con la nuova versione di JMP Clinical 5.0. Qui di seguito sono sette cose da amare!
1. Monitoraggio basato sul rischio (RBM) . Se hai seguito i miei post, le funzionalità di RBM non dovrebbero sorprendere. Se hai bisogno di recuperare il ritardo, puoi farlo Qui . Questa nuova funzionalità per RBM è stata sviluppata utilizzando le raccomandazioni di TransCelerate BioPharma , quindi puoi essere certo che l'attuale implementazione dovrebbe soddisfare le esigenze della tua azienda.
2. Intercettazione di una frode . Chi non apprezza l'opportunità di interpretare Sherlock Holmes? Le funzionalità nuove e aggiornate includono:
Soggetti di cluster tra i siti di studio . Questa analisi può aiutare a identificare i pazienti che si sono iscritti in due o più siti di studio all'interno della stessa sperimentazione, o in più studi all'interno dello stesso programma di sviluppo. Se le informazioni di base del soggetto come le iniziali o la data di nascita non sono disponibili, questa analisi consente di identificare soggetti che sono eccessivamente simili in base ai dati di pre-somministrazione. Zero-in su coppie di soggetti interessanti con abbinamento di genere e razza, pur consentendo lievi differenze di età, altezza e peso. Giorni feriali e festivi . Funzionalità precedente identifica le festività comuni negli Stati Uniti e il Canada. Sebbene alcune festività siano celebrate a livello mondiale, le nuove funzionalità consentono all'utente di definire festività o eventi personalizzati (come eventi meteorologici gravi) che possono interrompere la normale attività lavorativa presso i siti clinici, tenendo conto del paese dei siti. Frequenza programmata perfetta . Una nuova funzionalità di screening consente di identificare le particolari combinazioni di visite al sito che appaiono insolite. È possibile identificare i siti in cui la presenza del paziente sembra troppo buona per essere vera o i siti con ritardi di pianificazione gravi.
Figura 1. Digit Preference Volcano Plot
Preferenza di cifre . Questa analisi aiuta a identificare eventuali differenze nella distribuzione della cifra finale tra i siti per tutti i domini di Findings (Figura 1). Una funzione di screening aiuta a identificare le particolari combinazioni site-visit-test che appaiono insolite. Questo può aiutare a identificare i siti che possono tendere a arrotondare i valori di analisi, procedure eseguite in modo improprio (ad esempio, prendendo la pressione sanguigna manualmente al posto dell'uso di un bracciale per la pressione sanguigna automatico), attrezzature tarate in modo improprio o importanti differenze nelle misurazioni soggettive (come la segnalazione di segni clinici utilizzando una scala Likert), che potrebbe suggerire che è necessario un ulteriore addestramento.
Figura 2. SMGs di gerarchia di disordini di Billiary
3. Query MedDRA standardizzate (SMQ) . Utilizzando la versione corrente del dizionario MedDRA, JMP Clinical identifica le occorrenze degli SMQ utilizzando criteri ampi, ristretti o algoritmici. Riassumerà i risultati in istogrammi e diagrammi (Figura 2) e condurrà analisi di incidenza. Ulteriori funzionalità consentono all'utente di identificare quali termini preferiti o di livello inferiore hanno contribuito agli SMQ.
4. Modellazione predittiva . Una funzionalità di Revisione della modellazione predittiva (Figura 3) consente all'analista di trascinare rapidamente i modelli (con la possibilità di mettere a punto varie opzioni) per definire una serie di modelli predittivi per il test. Con tecniche di cross-validation e curve di apprendimento, gli utenti possono facilmente identificare la forma più utile del modello predittivo, identificare le covariate importanti e limitare i problemi dovuti al sovradattamento.
Figura 3. Predictive Modeling Review Builder
5. Identificazione sottogruppo. Un nuovo menu di analisi per sottogruppi consente agli utenti di identificare sottogruppi con risposta al trattamento migliorata (o rischio di sicurezza in eccesso) utilizzando l'albero di interazione prugna o gli algoritmi di Virtual Twins.
6. Review Builder . Analogamente a Predictive Modeling Review, il Review Builder (Figura 4) consente all'analista di trascinare rapidamente i report per definire un set di analisi (con la possibilità di mettere a punto varie opzioni) che possono essere eseguite in rapida successione ogni volta che il database di studio è aggiornato. È possibile applicare facilmente queste revisioni ad altri studi o modificarli per affrontare eventuali modifiche richieste a causa di design, endpoint o opzioni.
Figura 4. Clinical Review Builder
7. Profili del paziente . A causa della grande richiesta, abbiamo aggiunto un display tabulare ai nostri profili paziente. Gli utenti possono personalizzare quali colonne sono riepilogate, l'ordinamento delle righe e salvare queste tabelle in report PDF o RTF.
Come puoi vedere, siamo stati impegnati qui a JMP Life Sciences! Abbiamo lavorato su modi per aiutarvi a comprendere e ridurre i rischi di sicurezza e qualità nelle prove cliniche, più facilmente prevedere importanti risultati di sicurezza ed efficacia e generare revisioni cliniche e identificare sottogruppi che potrebbero potenzialmente essere di maggiore interesse. Ci si può aspettare un'immersione più profonda per molte di queste funzionalità nelle settimane a venire.
