Ciao.
IO Sono José Carvalho,
UN statistico A Statistica Consulenza In Campino, Brasile.
IO Grazie Voi per IL opportunità A spettacolo UN applicazione Di JMP A clinico prove
Dove UN maggiore miglioramento movimento venni da UN statistico scoperta.
COME UN risultato Di Quello scoperta,
uno prova conclusa con IL previsto E molto desiderato risultati.
Successivo prove SU IL Stesso sindrome Volere Essere tanto più economico E Più veloce.
IL problema È IL sanguinamento Dopo nascita O postpartum emorragia, P PH per corto.
P PH conti per 125.000 deceduti per anno.
Anche In sviluppato Paesi Piace IL Unito Stati,
suo IL causa Di 11% Di IL materno deceduti.
Ora, PPH È definito, Appena per classificazione,
COME sangue volume In eccesso Di 500ml In 24 ore Dopo consegna.
Se IL volume supera 1.000 ml, Poi suo acuto PPH.
Sarà interessante A Sapere IL principale causa Di PPH.
90% Di IL causa Sono atonia dell'utero .
Suo UN fallimento Di IL utero A contrarre Dopo IL consegna.
Se IL utero fallito A contrarre, Poi IL sanguinamento continua.
Poi Noi Potere trattare Quello di dando droghe A contrarre IL utero
O di Alcuni fisico azione.
IL principale causa Sono trauma
E tessuto placentare ritenzione E coagulazione sistema fallimento.
Lo farai Essere condotta con atomia dell'utero E suo prevenzione.
PPH Potere Portare serio minaccia a quello della donna vita E salute.
Suo esordio dovere Essere velocemente diagnosticato durante IL consegna E trattato.
Trattamenti includere, COME IO disse, farmaco trattamento con aggiuntivo uterotonici
e come ultimo ricorrere,
arteria irrigazione o h isterectomia, IL utero rimozione.
Nuovo droghe E dispositivi Sono essendo sviluppato A impedire PPH.
Ogni uno Di quelli dovere Essere testato In clinico prove Prima Essi Sono consentito
A utilizzo In IL naturale consegne.
Noi Avere dati SU tre molto grande prove.
IL Primo uno, IL più antico uno, era pubblicato In 2001.
Esso era IL Misoprostolo.
Quello è IL nome Di UN farmaco
Quello era rispetto A IL standard trattamento E usato 18.000 donne.
IL secondo uno Dopo Quello,
E Quello era pubblicato In 2012, È IL Attivo Gestione, non UN farmaco,
Ma UN fisico procedura Di tirando IL ombelicale corde.
Ora, IL Misoprostolo no dimostrare A Essere COME efficace COME IL standard farmaco
Di trattamento, Quale È ossitocina.
IL Attivo Gestione fatto non spettacolo Qualunque miglioramento Anche SU PPH.
Ora erano andando A Affare...Scusa, con IL Processo alla carbetocina ,
pubblicato In 2018, IL maggiore Di Tutto, Quello iscritto 29.000 donne.
In Tutto questi prove, IL primario risultati erano acuto PPH e/o PP H.
Ora, A diagnosticare SPPH e/o PP H, Noi Bisogno A Sapere IL sangue volume.
IL osservazioni erano volume, IL numeri volumi nella m l.
Ma soltanto IL indicatori Di SPPH E PPH
erano considerato In IL statistico analisi.
Quello È binomiale varianza zero, uno, SÌ O NO.
Va bene, In dispetto Quello Noi avevo IL informazione Di IL sangue volume.
Prima Noi procedere, Appena UN piccolo spiegazione
Di IL due droghe Quello BENE Essere condotta con, di nuovo.
IL standard farmaco A usare in consegne È ossitocina.
Suo dato regolarmente A ogni consegna lavoro,
ogni parte In IL mondo.
COME Presto COME IL Bambino È consegnato, IL donna riceve UN sparo Di ossitocina.
Suo UN standard procedura.
Ora, ossitocina È molto Carino.
Esso riduce IL acuto PPH aliquote da 3,84% A 2%.
Esso aiuta IL incidenti O IL aliquote Di IL SPPH.
Ma Là È UN problema, Esso È UN termolabile sostanza.
Esso dovere Essere tenuto In UN Freddo catena A Sette centi gradi Tutto IL tempo.
Ora, In Paesi con Basso risorse, Questo Potere Essere UN problema.
Se Voi Fare non Mantenere Esso In Questo Freddo catena logistico,
IL farmaco Volere perdere suo efficacia, Io sono Scusa.
A volte Voi Potere fare domanda a UN farmaco Quello È non efficace A Tutto.
Ora, carbetocina, suo UN nuovo farmaco Quale ha IL Stesso attivo principio Di ossitocina
E Appena UN modifica In IL eccipienti Quello fa Esso Calore- stabile.
Carbetocina Potere Essere tenuto per sei mesi A 30 centigradi,
Quale È Di camera temperatura In maggior parte luoghi In IL mondo.
Ora, Là erano molto alto speranze
Quello carbetocina volevo Essere UN Bene sostituzione per ossitocina,
maggior parte Di Tutto per usare in quelli Basso- risorsa Paesi.
Una clinica prova era ideato per PPH, Esso era Fatto di l'OMS
E Esso era un non- inferiorità prova.
IL parametri per Questo prova Sono In IL obbiettivo.
IL investigatori disse Quello, A dichiarare carbetocina non- inferiore
A ossitocina, Esso Dovrebbe conserva 75% Di IL benefici.
Ora, IL beneficio È Questo 3,84% meno 2%
COSÌ Questo dà loro non inferiorità margine Di 0.4 6%.
Noi Sono parlando Di molto Basso aliquote E IL parente rischio Di 1.23.
Carbetocina volevo Essere dichiarato non inferiore A ossitocina
Se In IL prova Noi Potevo dimostrare O Portare prova SU
Quello UN parente rischio È meno di 1.23.
Questo risultato In Appena UN labirinto concorrenza In UN campione misurare con Sopra 30.000 persone.
Noi conclusa su con UN prova con Di 29.000.
Quelli erano In parecchi Paesi COME Noi firmato Quello tavolo Prima
In IL molti centri.
Esso era UN molto costoso prova, Appena UN dati collezione
Di BENE Sopra Quasi due anni.
Suo UN molto serio cosa.
Perché Sono IL prove COSÌ grande?
BENE, IL ovvio risposta risposte A Quello domanda,
È IL proporzione essendo rispetto Sono piccolo.
IL effetti Sono necessariamente Anche più piccola.
Non COSÌ ovvio, Ma suo Ancora ovvio,
Quello IL trionfo esigenze A Essere COSÌ grande Perché Noi Sono perdere UN Grande Affare
Di informazione di Mappatura V, IL volume, in due categorie, Piace Questo.
SU Questo istogramma Qui Noi Avere IL effettivo distribuzione Di IL sangue perdita volume
per IL 29.000 soggetti Di IL prova E Poi IL taglio- fuori punto, migliaia .
Appena immaginare,
Appena guardare A IL istogramma, Come tanto informazione È perduto
di prendendo Tutto IL sottigliezze Di IL frequenza Di IL istogramma
In zero Uno Sinistra A IL mille linea, Giusto A IL mille linea.
Ma quello è IL modo Esso era Fatto,
Perché per Alcuni motivi persone Piace A utilizzo Questo dicotomizzazione.
Se suo Sopra 1.000, suo acuto PPH.
Se non, suo non.
IO non Sapere Anche Se quello è BENE pure associati
con Qualunque ulteriore conseguenza SU IL salute Di IL donne.
Quello è IL modo suo Fatto.
IL classificazione È Quello.
Ora JMP aiutato noi A scoprire
Quello IL distribuzione Di IL sangue perdita volume È tronco d'albero normale.
Là È UN storia dietro Esso.
Noi impostato via A analizzare IL sperimentare COME deciso di IL investigatori
usato in IL binomiale distribuzione.
Ma Noi sega Quello molto facilmente Quello IL due distribuzioni
Di carbetocina E ossitocina, IL sangue volume di perdita distribuzione
erano bello tanto IL Stesso.
Noi erano non molto Contento con questa dicotomizzazione A inizio con,
Ma Noi avevo A Fare Esso.
Quello è Che cosa IL protocollo disse.
Ora, una volta Noi IL statistici A IL prova, Noi trovato al di là Qualunque dubbio
Quello IL distribuzione era tronco d'albero normale.
Quando IO Dire IL distribuzione Di sangue perdita volume È tronco d'albero normale,
IO Significare UN grande se è,
è non UN approssimazione, UN Carino adatto, cose Quello Noi statistici Piace.
NO, Noi avevo 29.000 punti E IL adatto Voi Sono andando A Vedere era perfetto.
Poi Noi andato A Fare Alcuni compiti a casa E Noi trovato da fisica
Quello IL sangue perdita volume distribuzione... Scusa Me, IL fluido volume
In tubi ha UN tronco d'albero normale distribuzione,
E Quello ha stato conosciuto Da IL 19 secolo.
In arrivo da fisica.
Di corso, Noi realizzato Quello Nostro tubi Sono sangue navi, COSÌ Essi Sono elastico.
IL viscosità Di IL sangue i cambiamenti Perché Di coagulazione.
Ma Ancora, Noi Avere ordinare Di UN modello.
Noi Avere fluido In tubi, fluente In tubi, E IL dati mostrato Quello.
Noi erano molto eccitato con Quello.
Noi andato ulteriore A Vedere IL conseguenza Di utilizzando v per IL stima Di IL rischio
E Noi avuto Carino risultati.
Ora Poi Noi avevo A convincere IL investigatori.
Come UN grande prova ha molti Di investigatori, grande scatti.
IL medici, Essi Proprio IL problema,
COSÌ Essi Avere IL scorso parola E qualunque cosa.
Essi gettato A IL idea.
Alcuni Di loro Veramente no Piace.
Essi disse, "BENE, Noi utilizzo NO ipotesi
Da Esso Appena binomiale variante, Esso ha NO modello."
Esso ha, Ma Essi pensare Esso no.
Persone pensare suo pure semplice.
Che cosa Se IL tronco d'albero normale distribuzione È non corretto?
Noi Potere Avere sbagliato risultati.
Poi Noi fatto esattamente Che cosa erano andando A Fare Giusto Qui.
Ora, Noi fatto IL analisi In davanti Di loro,
E Quello con JMP era molto avvincente, E IO Speranza Voi Essere d'accordo con Quello.
JMP aiutato Anche SU IL comunicazione
Di IL scoperta A IL investigatori In UN molto avvincente modo.
Appena Poi, A avanzare IL risultato,
utilizzando il lognormale distribuzione salva IL risultati Di IL sperimentare.
Quello è parte Di IL storia.
Noi andato SU Poi A pubblicare quelli risultati
Dopo IL pubblicazione Di IL sperimentare era Fatto, Perché IL sperimentare fallito.
Lo farai Vedere Quello suo UN Carino storia.
Ma Poi Noi pubblicato IL risultati con il lognormale distribuzione
COME UN secondario analisi.
Quello toccato IL cuori Di IL europeo autorità,
come l'ADMA.
Giusto Ora, carbetocina È molto felicemente
essendo usato In Basso- risorsa Paesi, Dove Esso È necessario.
Noi siamo molto Contento con Quello.
Permettere Me spettacolo Voi Come Esso andato.
Primo Di Tutto, IL misurazione.
Voi Vedere SU IL Sinistra, UN ordinare Di collettore A raccogliere IL sangue.
Suo usato In molti caso In consegne.
COME IO detto Voi, A volte
Voi Avere A Prendere molto veloce azione Quando IL donna È sanguinamento pure tanto.
Persone Potere valutare IL sangue perdita di Appena vedendo IL macchia
In IL letto, In IL pavimento.
Ma In molti caso, persone utilizzo Quello collettore.
Quello collettore ha UN scala Quello IO ingrandito SU IL Giusto.
In IL Primo due prove,
IL sangue perdita volume era valutato con Quello.
Poi Essi cambiato.
Essi cambiato Perché Esso era NO Bene, non perfetto per Nostro esperimenti,
IL tre Di loro quello è stato corsa per Di 20 anni Ora.
Permettere Me spettacolo Voi Come Esso va con JMP.
Andiamo Vedere.
IO Tatto Di più comodo con JMP.
Qui È UN dati tavolo con Tutto IL 71.000 caso
Di IL tre prove.
Miso prostolo.
Qui Essi Sono.
Mis oprostolo, A attivo Gestione, E Carbetocina .
Andiamo Vedere IL distribuzione Di IL sangue perdita volume
per tre Di loro di prova, non di trattamento.
IL differenza di trattamento È COSÌ piccolo
Quello Esso non questione per Questo corto dimostrazione Qui.
Io sono non analizzando IL sperimentare Ancora.
Qui È per Misoprostolo distribuzione.
Voi Vedere Quello suo UN molto Carino tronco d'albero normale, non lo è Esso?
Potere Essere qualcosa altro, Ma Esso È tronco d'albero normale.
Esso sembra Piace UN Carino distribuzione, Ma Esso ha i problemi.
Suo nascondersi IL i problemi, In realtà, non per raccordo UN tronco d'albero normale,
Ma per analizzando IL modo Esso era con IL binomiale varianti.
Andiamo utilizzo IL Grabber attrezzo E modifica IL perni Di IL istogramma.
Fare loro più sottile.
Va bene, Là Noi andare.
Che cosa Noi Vedere, Noi Vedere punte In distribuzione.
Regolarmente Voi Avere punte, Voi Potere Vedere loro Qui.
Permettere Me modifica UN poco po', sì.
Ora Voi disse, BENE, c'è NO problema.
Suo Piace numerico integrazione.
Voi perdere SU IL uno trave Poi Voi Avere accesso SU IL altro trave
E Essi alternato E Voi FINE su con UN Carino integrazione.
BENE, non IL caso Qui,
Perché Noi Avere UN problema
Quello In 1.000 Noi Avere UN taglio- spento Qui.
Permettere Me Prendere UN Ingrandisci Di distribuzione in giro 1.000, Quale questione maggior parte per noi.
Vedere ecco IL arpione A 1.000 .
Ma Voi Vedere parte Di Questo frequenza Qui arriva da IL Sinistra, da IL 900.
Perché Di IL lettura Di Quello scala,
Quello scala era ruvido E persone curato A girare IL numeri.
Là È UN ordinare Di UN cifra preferenza Qui.
Suo molto chiaro Quello Alcuni Di IL conosciuto casi Di PPH
erano mosso A PPH.
Suo NO banale quantità per Quello piccolo frequenza Qui.
Quello significa Quello In dispetto Di avendo NO modello, COME Mio collega disse,
per IL binomiale varianti,
Noi probabilmente Avere UN positivo pregiudizio SU Questo stima.
Ora, Questo problema era preso cura Di di prendendo IL peso
Di IL collettore dispositivo Prima IL collezione, Prima IL utilizzo,
Prima IL procedura, E Poi soppesandolo Ancora Dopo IL procedura.
Quello era Fatto soltanto per IL carbetocina prova
Quello iniziato SU IL carbetocina prova.
Se Voi andare IL Stesso trucco Qui, modifica IL travi.
Ora Voi Vedere Quello Noi Avere UN Carino distribuzione,
NO problema con punte più.
Pesatura risolto Quello problema.
Ora, permettere Me raccontare Voi Questo collettore È non per IL sperimentare.
Suo per effettivo clinico utilizzo.
IL valutazione Di IL sangue perdita E suo velocità durante IL consegna
È perfetto con Quello scala.
Noi non può rimuovere Quello poi pesare Poi A decidere Quello,
Voi Avere A Prendere, Dire, un'isterectomia o altro Piace Quello.
Suo Ancora In posto, suo Ancora usato Piace Quello.
Noi Appena cambiato Esso per IL prova.
Noi Aspettare A IL FINE.
Quello è Appena per curiosità O qualcosa interessante.
Quello venni Anche da IL capacità Quello Noi Avere COSÌ facilmente
A Fare Questo ordinare Di analisi con JMP.
Quello è Di più importante di Noi Potere Anche pensare Di.
Ora andiamo andare A IL vero problema.
Esso È Anche facile con JMP.
Io sono andando A analizzare IL risultati Di IL carbetocina prova
Ma Poi, COSÌ Quello IO non Ottenere misto su In davanti Di Voi,
IO preparato dati impostato con sottoinsieme Appena per IL prova con carbetocina .
Qui Esso È, 29.000 casse soltanto.
Quello è UN sottoinsieme Di Quello altro prova.
Permettere Me Prendere IL opportunità A raccontare Voi Che cosa IL dati Quello IO Avere Qui,
Di corso, quello è non IL pieno dati Di IL prova, Quello clinico prove.
Clinico prove, Voi raccogliere IL centinaia Di colonne Di [impercettibile 00:20:56]
per molti motivi E per controllando così via E COSÌ via.
Qui Noi Avere Appena IL centro,
Perché IL sperimentare era randomizzato di centro COSÌ IO Avere A Mantenere Esso.
Poi IL braccio, suo uno E due Qui Ma Qui Avere IL problema quello è Chiuso
E IO Avere aprire trattamento E controllo Qui IL processo è Sopra, Di corso.
Poi IL volume, quello è Tutto IL dati Noi Bisogno.
Quelli due colonne Qui Sono derivazioni, sono l'indicatore sPPH e P PH indicatore
COSÌ Essi Sono Appena molto facile A Fare.
Appena UN indicatore Di [impercettibile 00:21:48] PPH dentro Questo caso.
Andiamo inizio di analizzando IL modo protocollo SEB, forse In UN semplice modo,
non facendo IL completare analisi, Ma andiamo analizzare IL SPPH risposta.
Ricordare... Non Ricordare, IO no Dire Quello Ancora.
In IL effettivo prova analisi, Noi venni A IL parente rischio Di 1.26
E IL massimo, IO detto Voi, per non inferiorità era 1.23.
Quindi era UN vicino perse situazione.
Noi Potevo non dichiarare non inferiorità
E Se Voi andare A IL pubblicazione Di IL sperimentare,
Voi Potere Trovare In IL riferimento In IL scorso diapositiva Qui.
Noi Avere A pubblicare Quello Noi no dimostrare non inferiorità, tanto A Nostro rimpianti.
Andiamo andare E Fare Esso Appena A spettacolo quello è UN ordinare Di spettacolo spento per JMP.
Come Noi Bisogno Ora È UN adatto Y di X.
Suo COSÌ semplice Dopo Tutto Quello lavoro.
Noi Avere trattamento per X
E Noi Avere A utilizzo bloccare per centri, Appena A rispetto randomizzazione.
E Là Noi Potere Esplorare IL risultati Di Questo Qui.
Ma Io sono guardare Appena per IL parente rischio, Quale È uno oggetto nel...
Suo uno articolo sul menù Qui, parente rischio.
BENE, uno È Nostro risposta E trattamento dovere Essere In IL numeratore.
Quello è Nostro scelta.
Là Noi andare. Noi Avere giù Qui 1.255,
quello è IL 1.26 Quello Noi avuto con quelli Carino Modelli,
casuale Modelli per centro E cose Piace Quello.
COSÌ suo 1.25. Suo UN vicino mancare situazione.
Noi no dimostrare non inferiorità.
Invece Di Appena pianto Sopra IL risultati,
Noi andato SU E provato A Fare UN analisi Quello era non pianificato,
Ma Comunque, Noi pubblicato Esso COME UN ordinare Di secondario analisi dopo.
Andiamo analizzare IL distribuzione Di v.
A Fare Quello, Io sono non andando A IL distribuzione piattaforma.
Piuttosto, Io sono andando A utilizzo affidabilità E sopravvivenza, distribuzione della vita
Perché suo UN tanto più ricca piattaforma per studiando distribuzioni,
tranne Quello IL variabile, IL colonna dovere Essere non- negativo.
Quello è IL caso per volume, Va bene.
IO Potere utilizzo Questo Invece Di tempismo Qui.
IO non Bisogno sensoriale, Niente Piace Quello. C'è NO come UN cosa Qui.
Suo Appena UN attrezzo per raccordo distribuzioni.
Ora andiamo Ottenere giù A affari qui.
IO Avere distribuzione Di Entrambi trattamento E controllo,
Quello È carbetocina E ossitocina.
Andiamo separato quelli.
Voi Potere Fare Quello di UN Locale dati filtro per trattamento
E Poi Malato scegliere trattamento Qui, quello è carbetocina.
SU IL Giusto Qui Noi Avere IL dati punti, quelli nero punti,.
Essi Sono COSÌ molti, 15.000 Di loro. Quelli Quello erano trattato con carbetocina,
Quello Essi Aspetto Piace UN continuo linea Ma quelli Sono IL punti.
Loro sono non avendo blu, Loro sono non parametrico stime,
stime non parametriche [impercettibile 00:25:41].
Essi Sono IL Stesso COME IL binomiale punto saggio, Perché Essi Avere NO sensoriale.
Poi dov 'è IL lognormale Qui?
C'è NO lognormale In IL menù per distribuzioni.
Quello è Perché Là Sono zeri In IL dati.
Poi Noi non può adatto UN lognormale con due parametri.
Alcuni donne Sono molto fortunato Abbastanza A Avere [00:26:06 impercettibile] zero
millilitro per sangue perdita.
Probabilmente Quello era Alcuni errore.
Là erano donne Quello andato Quasi A 4000 In IL controllo
E quelli erano probabilmente In shock.
Questo grande span Qui per IL binomiale variazione era separando Appena due.
Va bene, andiamo adatto IL soglia lognormale.
IL lognormale Quello Voi Prendere UN spostare COSÌ Quello Noi Potere Mettere IL zeri In IL campo.
Ora Noi Avere tre linee Qui.
IL rosso uno È IL soglia lognormale.
Essi Sono Tutto tre. Essi Sono nascondersi loro stessi, IL tre Di loro.
Poi persone Potere Dire "BENE, Va bene, IL adatto È molto Carino, perfetto."
Suo non Sempre Piace Quello. Se IO adatto UN normale O UN più piccolo valore Qui
cose Piace Quello , Voi Potere Vedere Quello Voi Venire fuori Ma quello è NO bisogno qui.
Noi Potere Trovare IL rischio In parecchi posto In Questo risultato qui.
IL rischio È uno meno 0,985. Se Voi non Volere A Fare Questo ordinare Di sottrazione,
Noi Potere spettacolo IL sopravvivenza curva E IL rischio È 1.47 per carbetocina.
Se IO Volere A Vedere IL rischio A 1.000
per ossitocina, suo Ancora IL Stesso, 1.47. Oh.
Noi Avere Anche fiducia intervallo Qui.
Persone Volere sfida noi Dire,
"T tubo flessibile distribuzioni, Essi Aspetto IL Stesso Perché Di IL scala Di IL grafico."
BENE, andiamo Prendere su Questo sfida.
Andiamo Fare UN Ingrandisci Qui.
Andiamo Fare UN Ingrandisci in giro 1.000.
Appena Perché Noi Sono premuroso Di Quello.
Aspetto Come vicino IL adatto È.
Suo molto vicino.
Ora IO Potere andare Anche ulteriore, Piace Questo.
E Ora Noi Potere Vedere Anche Di più.
Noi Vedere Quello IL punto stime Questo nero punto Qui, Se Voi Volere,
suo Quasi IL Stesso COME IL rosso linea, Quale È IL lognormale recinzione.
Mio compagno investigatori Là Potevo Vedere Quello IO non Avere espressioni O UN tavolo.
UN tavolo non Dire nulla. Essi Potevo Anche-
IO non Sapere- Ma Essi Potevo Anche pensare Quello statistici erano imbrogliare.
Qui È IL facile modo A spettacolo Esso Ma Là È Di più A Vedere Qui.
Se Voi Vedere IL fiducia intervallo per IL lognormale distribuzione,
suo uno terzo Di Quello Di IL distribuzione non parametrica.
BENE, Da IL precisione va con il...
aumentare con IL piazza radice Di IL sperimentare misurare.
Noi Potere Indovinare Quello Se Noi Prendere misurare uno nono Di Quello
IO volevo Ottenere per IL lognormale IL Stesso fiducia intervallo
Quello IO Ottenere per IL non parametrico Qui.
Quello è interessante.
Invece Di utilizzando 30.000 donne, essenzialmente IO Potevo utilizzo 3000 E Ottenere Questo risultato.
Quello era molto Bene per IL investigatori, Essi pianificato SU Quello.
Questo ridotto
[impercettibile 00:29:55] Di IL fiducia intervallo
venni da IL lognormale, Quale era non pianificato.
COSÌ qualcosa altro A ascoltare.
BENE, Va bene, sei facendo Bene per IL rischio .
Sei ottenere IL rischio da IL tronco d'albero normale Quale È IL Stesso COME IL binomiale valutare
E Voi avere un più vicino fiducia intervallo
Se IL tronco d'albero normale assunzione È Va bene, Esso È.
Ora Che cosa Di IL parente rischio ?
BENE, Noi Potere andare E Prendere IL logaritmo Di IL v.
Voi Avere UN normale distribuzione
COSÌ Noi Avere UN standard apparato A Fare Alcuni regressioni E Trovare IL parente rischio.
Ma IO Ricordare John Sol parlando SU Questo Stesso incontro scorso anno.
Il suo parlare ha UN Carino titolo, Delicato Bruto Forza.
Usiamo IL Stesso cosa, delicato bruto forza.
Se è Bene per Giovanni Sole, suo andando A Essere Bene per noi pure.
Qui È IL stima...
il stimato parametri Di IL lognormale Quello Noi Ottenere.
Se Noi Potere Fare UN bootstrap campione Di Questo,
Noi Potere calcolare IL rischio, IL bootstrap rischio.
Noi Avere UN bootstrap campione per IL rischio.
Noi Potere Fare Quello per carbetocina E per ossitocina E quello è Bene.
Poi Voi Dire, "BENE, IO Avere A programma Questo."
"IO Avere A programma IL bootstrap campione." Suo non difficile Ma Voi Avere A programma
E Poi Voi Avere A calcolare 1000 volte, 2000 volte, qualunque cosa sia lognormale si adatta.
Ma NO, JMP È Carino due volte. Se Voi clic con IL Giusto pulsante,
Questo tavolo, Voi Avere bootstrap SU IL menù.
IL suggerimento È A Prendere 2500, Noi Potere Prendere 5.000 O Qualunque cosa,
Ma Esso prende UN lungo tempo.
Noi fatto Quello con 1.000.
Noi erano molto Contento con Quello.
Esso prende 10 minuti O COSÌ per ogni Di trattamento E carbetocina O ossitocina.
Io sono non andando A Fare Voi Aspettare 10 minuti, IO no Volere A Aspettare per più lungo, giusto.
Noi fatto Quello Prima
E Qui È IL bootstrap campione per IL controllo.
IO Significare, Quello È ossitocina.
IL produzione Sono IL parametri Qui.
IL Primo linea È IL effettivo risultato Di IL esperimenti
E Tutto IL riposo È 1.000 bootstrap campioni quello è Perché Noi Avere 1.001 Qui.
Ora Questo colonna Qui
venni da IL parametri. Suo Appena IL rischio stima.
Uno meno IL tronco d'albero normale distribuzione A IL punto 1.000 meno soglia,
posizione E scala.
Bene, facile.
Ora ecco IL Stesso cosa per carbetocina.
Ora IO utilizzo UN risultato Quello Io ho Leggere IL libro di [impercettibile 00:33:18] ,
IL Uomo Chi conosce qualunque cosa Di bootstrap.
A Avere UN bootstrap campione Di IL parente rischio,
Tutto IO Avere A Fare È Prendere quelli due bootstrap campioni Qui
E giuntura IL tabelle riga saggio.
Suo UN Topolino Topo operazione per JMP, Piace Noi Fare con IL tabelle Qui E COSÌ SU.
Ecco IL risultati.
IO tenuto Appena IL rischi colonna Qui per carbetocina Qui E ossitocina.
Se Voi non Volere A utilizzo Questo extra punto, IO non Sapere Perché Voi non lo farei bu T.
Noi Potere escludere Esso A utilizzo Appena IL bootstrap.
Noi Avere IL parente rischio Qui, Appena IL quoziente Di quelli due colonne.
Erano Fatto.
Prendere IL distribuzione Di Questo bootstrap campione, IL parente rischi
E Qui Noi Sono, erano Quasi A celebrare Ora.
Ecco IL distribuzione.
Voi non Vedere 1.23 Qui... SÌ, Voi Vedere, Ma Poi
Noi Bisogno Ora uno schierato fiducia intervallo con 95% copertura.
IO Bisogno IL 5% quantile, Quale È non Qui.
Va bene, COSÌ Noi cortesemente chiesto JMP
A calcolare Quello Voi Potere Mettere Schermo opzioni, costume quantili
E Noi Bisogno 0. 95 quantile, Quale giri fuori A Essere 1.11.
Noi Anche Avere UN bonus risultato Quale È IL fiducia intervallo per Questo stima.
Se Voi Volere A Essere Veramente sicuro, Noi Potere utilizzo la parte superiore,
la parte superiore fiducia limite... Per IL limite del limite di confidenza
quello è pure coinvolto A Dire.Comunque, suo lontano lontano di 1.23.
Poi Noi Avere provato In Alcuni senso,
Noi Avere gettato prova Quello carbetocina È non- inferiore A ossitocina.
Quello è IL risultato Noi pubblicato.
UN S IO detto Voi, Quello pubblicazione con Alcuni lavoro di IL investigatori,
suo riscaldato IL cuori Di IL EMA,
IL europeo autorità Chi era affacciato Questo prova
E carbetocina È non essendo usato SU luoghi Dove Voi Avere NO codice catena assicurato.
Permettere Me utilizzo tuo tempo Se IO Potere,
Appena A spettacolo IL efficienza Quello Noi Ottenere.
Permettere Me andare Indietro A presentazione Qui.
Andiamo Vedere IL parente efficienza Di binomiale contro lognormale.
Andiamo Prendere IL problema, non non inferiorità Ma semplice problema
Di testare il superiorità Di UN nuovo farmaco Sopra ossitocina.
IL nuovo farmaco volevo Essere dichiarato superiore Se suo rischio
per SPPH È meno di 1,5% rispetto con 2% Di ossitocina.
Noi Avere Qui Tutto Noi Bisogno A Fare UN binomiale test.
Per IL lognormale test Noi Bisogno A convertire da Questo pezzo A IL significa.
Andiamo Fare Esso.
Per IL [impercettibile 00:37:15] , Voi Avere Questo,
per IL lognormale, Noi Appena Fare Questo.
Noi Volere A Sapere IL rischio,
È IL probabilità Di essendo più grandi di 1.000 quindi noi Prendere log SU Entrambi lati,
NO sottrarre Poi standardizzato, Quale È Ora UN normale varianza.
E Qui per S, IL standard deviazione, utilizzo 0.7.
Suo importante In ogni morso Quello Noi fatto,
ogni inferenza Quello Noi fatto con quelli tre prove E Poi UN pochi Di più,
Quello Noi Avere dati disponibile.
Ogni tempo IL standard deviazione venni Di 0.7.
Noi chiamato scherzosamente, Questo È UN universale costante Di P PH.
IL standard deviazione Di IL logaritmo Di IL sangue volume perdita è 0,7
Noi sostituire S di 0.7. Noi calcolare IL quantili A 2% E Poi 1,5% qui
e noi risolvere IL equazioni SU loro E Noi Avere quelli due significa A confrontare
con UN normale distribuzione.
IL differenza È 0.08 14.
Va bene, Ora Noi andare Indietro A JMP.
IO Tatto Anche che si vergogna Di mostrando Quello Ma suo divertimento
E Noi fatto Quello per Nostro medico squadra Là E Esso era molto avvincente, COME IO detto Voi.
Scusa Di Tutto quelli finestre aprire Qui.
Molto semplice. Voi Venire A DAI, Campione Misurare Esploratore,
Energia, è Topolino topo cose.
Andiamo Fare Quello per IL campione misurare per due indipendente campione proporzioni.
Noi Avere uno lati, suo UN superiorità test.
IL proporzione Sotto IL nuovo È 2%,
Sotto IL alternativa È 1,5%. Suo andando A modifica A pure tanto, 1.5 In nascondersi Qui.
Poi Noi Volere 8% per Energia E IL campione misurare È 17.000.
Va bene, 17.000 A andare vecchio modellato.
Andiamo calcolare IL campione misurare per IL lognormale.
Usando Campione Misurare Esploratori da DAI,
Energia E Energia per Due Indipendente Campione Significa.
Noi Avere UN uno schierato test.
Noi Avere A aggiungere IL standard deviazioni Quale Sono 0.7 per Entrambi gruppi
E Poi IL differenza A rilevare Noi avevo calcolare 0,0814
E Noi Volere 80% Energia.
Va bene, Noi venni A IL risultato.
Ora, IL campione misurare O IL sperimentare misurare È 1831.
Quello è Di uno nono Di IL 17000 Quello Noi avevo calcolato per IL binomiale
[impercettibile 00:40:31].
Quello è Che cosa Noi avuto di Appena ispezionando IL
la larghezza Di IL fiducia intervalli In IL affidabilità piattaforma.
Quello è Come tanto Di più efficiente utilizzando lognormale [impercettibile 00:40:48] binomiale.
Giusto per finire...
Appena A fine IL rap up È
IL lognormale distribuzione si adatta molto BENE IL sangue perdita volume distribuzione
COSÌ Perché non A utilizzo Esso?
Usando Questo fatto, IL stime del i rischi sono tanto Di più preciso.
Noi Anche spettacolo Quello Nostro grande prova era salvato
In Alcuni senso di mostrando non- inferiorità Di carbetocina, utilizzando IL lognormale.
Noi Sono molto Contento A comunicare A Voi
Quello UN nuovo prova È Già in corso Ora utilizzando IL lognormale.
Ora Questo prova volevo non Venire A vita
Perché Noi non Avere soldi per 30.000 persone.
Ma Da Noi Sono utilizzando soltanto meno di 4000, Quello fatto IL prova possibile.
Suo in corso Ora.Suo per trattamento, non per prevenzione Piace Loro sono Di altri.
Quello è Che cosa IO avevo A raccontare Voi. Grazie Voi molto tanto.
