Nivel: principiante
Kelci Miclaus, gerente sénior de I + D de análisis avanzado, JMP Life Sciences, SAS
Rebecca Lyzinski, Desarrolladora de Investigación Clínica JMP, SAS
La realización de investigación traslacional y clínica tiene un alto precio. Teniendo en cuenta los costos y las consideraciones de tiempo en los estudios para comprender los resultados de salud y la enfermedad, los investigadores comúnmente recopilan tantos datos sobre tantos puntos finales como sea posible. Esto está motivado por nuestra comprensión limitada de los fundamentos biológicos de la enfermedad y los buenos protocolos de práctica de investigación clínica para evaluar no solo la eficacia de las nuevas terapias, sino también la seguridad y la integridad operativa. En el "ciclo de vida" de los datos de ciencias de la vida, el volumen de datos plantea desafíos para analizar y comunicar los resultados; Las prácticas tradicionales que producen cientos de tablas no son eficientes ni efectivas. Esta presentación se centrará en técnicas de visualización comunes y nuevas en la investigación de ensayos clínicos. Destacamos tanto las técnicas de visualización de resumen de datos como las gráficas para comunicar los resultados de análisis estadísticos complejos. Esto incluirá resúmenes distribucionales de seguridad y eficacia en ensayos clínicos, tendencias de hallazgos clínicos (gráficas en cascada, gráficas de cambio, gráficas de espagueti, gráficas de lasaña, gráficas de nadador), detección de anomalías de integridad operativa clínica y tiempo hasta el evento. Se presentarán ejemplos con Graph Builder, destacando las últimas características de esta plataforma. Luego demostraremos la implementación de estas prácticas de visualización en JMP Clinical, una solución vertical adaptada para crear revisiones de análisis clínicos altamente personalizadas, y brindaremos una descripción general de las últimas funciones disponibles en JMP Clinical 7.1.
