Niveau : Débutant
【Présentateur】
Masayuki Hirose, National University Corporation Université de Kyushu Hôpital universitaire de Kyushu ARO Centre médical de nouvelle génération
Hiroko Watanabe, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
Takeshi Toyama, Hôpital universitaire de Kyushu ARO Centre médical de nouvelle génération
Koshiro Tagawa, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
Kosuke Nakazono, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
Takuya Nagata, Hôpital universitaire de Kyushu ARO Next Generation Medical Center
Junji Kishimoto, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
[Aperçu de la présentation]
JMP est largement utilisé par les chercheurs médicaux de notre université car il est facile à utiliser et prend en charge une grande variété de méthodes d'analyse. Cependant, ces dernières années, il y a eu une augmentation des demandes des relecteurs d'articles pour des méthodes d'analyse relativement avancées, ainsi que des situations dans lesquelles les chercheurs eux-mêmes veulent les mettre en pratique. Par exemple, une analyse avancée est possible à l'aide d'un logiciel tel que SAS, mais il existe des obstacles importants pour que les chercheurs médicaux occupés puissent effectuer eux-mêmes une programmation telle que SAS.
Dans cette présentation, nous rendrons compte de certaines des méthodes d'analyse qui, selon nous, seront bénéfiques si elles sont mises en œuvre dans le JMP à l'avenir, sur la base des cas de consultation reçus lors des consultations statistiques.
Je suis entièrement d'accord avec vous sur les 3 fonctionnalités que vous avez demandées, car je les utilise également fréquemment dans mon domaine.
En particulier, la marque de censure de la courbe KM et le nombre à risque devraient être implémentés dans JMP Clinical, alors pourquoi ne pas simplement les porter ? Je pense.
