레벨 : 초보자
Kelci Miclaus, SAS JMP Life Sciences의 고급 분석 R & D 선임 관리자
SAS의 JMP 임상 연구 개발자 Rebecca Lyzinski
번역 및 임상 연구 수행에는 큰 가격표가 제공됩니다. 건강 결과와 질병을 이해하기위한 연구에서 비용과 시간을 고려할 때, 연구자들은 일반적으로 가능한 많은 엔드 포인트에 대한 많은 데이터를 수집합니다. 이는 새로운 치료법의 효능뿐만 아니라 안전성과 운영 무결성을 평가하기 위해 질병의 생물학적 토대와 우수한 임상 연구 관행 프로토콜에 대한 우리의 제한된 이해에 의해 더욱 고무됩니다. 생명 과학 데이터 "라이프 사이클"에서 데이터 볼륨은 결과를 분석하고 전달하는 데 어려움이 있습니다. 수백 개의 테이블을 생성하는 전통적인 관행은 비효율적이거나 효과적이지 않습니다. 이 프레젠테이션은 임상 시험 연구에서 일반적이고 새로운 시각화 기술에 중점을 둘 것입니다. 복잡한 통계 분석 결과를 전달하기 위해 데이터 요약 시각화 기술과 플롯을 모두 강조합니다. 여기에는 임상 시험, 임상 소견 경향 (폭포도, 교대도, 스파게티 도표, 라자냐 도표, 수영 선수 도표), 사건 발생 시간 및 임상 운영 무결성 이상 감지의 안전성 및 효능에 대한 분포 요약이 포함됩니다. 이 플랫폼의 최신 기능을 강조한 그래프 빌더 예제가 제공됩니다. 그런 다음 고도로 맞춤화 된 임상 분석 검토를 작성하기위한 수직 솔루션 인 JMP Clinical에서 이러한 시각화 실습을 구현하고 JMP Clinical 7.1에서 사용할 수있는 최신 기능에 대한 개요를 제공합니다.
