Niveau: Débutant
Kelci Miclaus, Senior Manager Advanced Analytics R&D, JMP Life Sciences, SAS
Rebecca Lyzinski, développeur de recherche clinique JMP, SAS
La conduite de recherches translationnelles et cliniques a un prix élevé. Compte tenu des coûts et du temps pris en compte dans les études pour comprendre les résultats pour la santé et les maladies, les chercheurs collectent généralement autant de données sur le plus grand nombre de paramètres que possible. Cela est également motivé par notre compréhension limitée des fondements biologiques de la maladie et des bons protocoles de pratique de recherche clinique pour évaluer non seulement l'efficacité des nouvelles thérapies, mais aussi la sécurité et l'intégrité opérationnelle. Dans le «cycle de vie» des données des sciences de la vie, le volume de données pose des défis pour analyser et communiquer les résultats; les pratiques traditionnelles qui produisent des centaines de tableaux ne sont ni efficaces ni efficaces. Cette présentation mettra l'accent sur les techniques de visualisation courantes et nouvelles dans la recherche sur les essais cliniques. Nous mettons en évidence à la fois les techniques de visualisation des résumés de données et les graphiques pour communiquer les résultats d'analyses statistiques complexes. Cela comprendra des résumés de distribution de l'innocuité et de l'efficacité dans les essais cliniques, les tendances des constatations cliniques (parcelles en cascade, parcelles décalées, parcelles spaghetti, parcelles lasagne, parcelles nageur), le délai de survenue et la détection des anomalies d'intégrité opérationnelle clinique. Des exemples seront présentés avec Graph Builder, mettant en évidence les dernières fonctionnalités de cette plateforme. Nous montrerons ensuite la mise en œuvre de ces pratiques de visualisation dans JMP Clinical, une solution verticale conçue pour créer des analyses d'analyses cliniques hautement personnalisées, et donnerons un aperçu des dernières fonctionnalités disponibles dans JMP Clinical 7.1.
