<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />この記事は JMPerケーブル、第30号、2015年夏 。
リチャード C.ジンク richard.zink 、PhD、プリンシパルリサーチ統計学者、JMPライフサイエンス
JMP®Clinicalは臨床試験のためのデータ発見、分析および報告を簡素化します。その直接的なユーザーインターフェースと結果のグラフィカルな要約への主な信頼により、JMP Clinicalは臨床試験チーム全体が安全性や品質の問題を特定するためのデータを探索することを可能にします。JMP Clinical 6.0の近日中のCorrelated Findings分析により、品質問題を発見し、臨床試験で不正行為をすることができます。
1980年代初頭に、国立心臓、肺、血液研究所は心筋梗塞に対する動物モデルの再現性を評価するための多施設共同研究を後援しました 1 。最終的な目標は、新しい治療法の有効性を評価するためにそのようなモデルを使用できるかどうかを判断することでした。研究の過程で、調整センターで行われた分析は、4つの試験サイトのうちの1つで多くの異常な発見を識別しました。さらに調査したところ、いくつかの変数の間で多数の矛盾または考えられない関係が確認されました。問題のあるセンターの研究室長に近づいた後、プロジェクトオフィサーは、研究を行っている医学研究員が前年度に行われた研究のためにデータを作成した罪で有罪であることを発見しました。この新たな洞察を武器に、さらなる分析により、プロジェクトオフィサーが問題のあるサイトのラボ責任者に近づいた日の前後に生成されたデータの顕著な違いを含む、多数の新しい問題が明らかになりました。
前の例は重要な点を強調しています。データは高度に構造化されており、人間は現実的なデータを効果的に作成していません。 2 。違法行為がない場合でも、各変数の分散、歪度、尖度、または各サイト内の変数のペア間のペアワイズ相関などの高次モーメントを調べると、データ品質の問題を発見できます。ここでは、Data Quality and Fraud分析ツールから入手可能なレポートの1つである、ペアワイズ相関の分析に焦点を当てます。臨床試験で得られたアンケートから不規則性を検出するために、相関分析が過去に適用されてきました 3 。
最初に、大きな関心のある組み合わせを強調するために火山プロットを使用してすべての検定を要約します。大きな数値差がある検定、および/または適切な多重度調整を適用した後に統計的有意性の基準を満たす検定
図1では、 X軸は、疑わしいサイトとその参照（他のすべてのサイト）との間の未変換の相関の違いを表します。Y軸は Zからの生のp値負のログで上記で定義されたテスト 10年規模。p値が小さいほど、値は垂直方向に大きくなります。一般的に、面白いサイトペアの組み合わせプロットの上隅に近づくと、赤い破線の基準線の上に表示されます。重要なマーカーは多重比較を説明する。図1ではサイト28の2つのラボテストで多数の結果が確認されています。
図1
相関のある結果の火山プロット
図2は、サイト28のラボテスト。このサイト28の相関行列の下三角とその参照のグラフ表示は、ペアワイズ結合の大きさを際立たせます。ありファイル>設定>グラフ>塗りつぶしの領域>選択された輪郭選択すると、統計的に有意なものなど、関心のある選択した相関関係の概要を示すことができます。サイト28は、6つの選択されたペア（アラニンアミノトランスフェラーゼ（ALT）、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（AST）、乳酸デヒドロゲナーゼ、およびプロトロンビン時間）のさまざまな組み合わせからなる、はるかに強い正の相関を示します。余談として、何人かの著者は、製造されたデータは製造されていないデータよりも強い相関を示す傾向があると述べています 6 。
図2
サイト28の実験室測定値の相関プロット
これら4つの変数を分析するにはグラフ>散布図行列図3を生成します。このプロットは、サイト28の強い相関に寄与する多数の二変量異常値を示しています。異常値の多くは一人の患者から来ています。
図3
選択したサイト28の実験室測定用の散布図マトリックス
単一のラボテストでの極端な値は潜在的な安全上の懸念を示すかもしれませんが、共同で極端な複数のテストは薬物誘発性肝障害のようなより深刻な何かを示すかもしれません。ランニングハイの法則上映図3に示されている肝臓検査（ALT / AST）の極端な結果を考えれば、JMP Clinicalはこの患者を（他のいくつかの中でも）肝毒性の可能性のある症例として識別しています。
参考文献
- ベイリー、KR （1991）。多施設共同動物実験におけるデータ製作の検出 対照臨床試験 １２：７４１〜７５２に記載されている。
- Venet、D.、Doffagne、E.、Burzykowski、T.、Beckers、F.、Tellier、Y.、Genevois-Marlin、E.、Becker、U.、Bee、V.、Wilson、V.、Legrand、C 、Ｂｕｙｓｅ、Ｍ（２０１２）。統計的な
臨床試験におけるデータ品質の中央監視へのアプローチ。臨床試験 ９：７０５−７１３。 - Taylor、RN、McEntegart、DJ、Stillman、EC （2002）。臨床アンケートデータにおける不正行為およびその他のデータの不規則性を検出するための統計的手法。医薬品情報ジャーナル ３６：１１５〜１２５。
- フィッシャー、RA （1921） 小標本から推定した相関係数の“推定誤差”について メトロン 1：3-32。
- フィッシャー、RA （1970） 研究者のための統計的方法、第14版 。CT、Davien：Hafner Publishing Company。
- Akhtar-Danesh、N、Dehghan-Ko。M.（2003）。相関構造は、実際のデータセットと製造されたデータセットの間でどのように異なりますか？BMC医学研究方法論 で利用可能： http://www.biomedcentral.com/1471-2288/3/18 。
