Cosa ha ispirato questa richiesta di lista dei desideri?
Una richiesta da parte di Moderna per il supporto dello studio casuale sulla stabilità dei lotti in JMP simile a quanto fatto in Minitab ( https://support.minitab.com/en-us/minitab/21/help-and-how-to/statistical-modeling/regression/how-to/stability-study/before-you-start/example-with- a-fattore-batch-casuale/)
Descrivi la funzionalità o la soluzione nuova o migliorata che vorresti vedere.
JMP attualmente non dispone di un metodo per supportare direttamente uno studio sulla stabilità dei batch casuali. Minitab sta attualmente utilizzando un approccio più semplice del modello lineare misto con un offset per tenere conto della componente quantile ( https://support.minitab.com/en-us/minitab/21/help-and-how-to/statistical-modeling/regression/how-to/stability-study/methods-and-formulas/shelf-life- per lotti-casuali/ ). Una risposta migliore con un'applicabilità più ampia sarebbe quella di fornire una funzionalità di modello misto quantilico in GenReg.
Quale sarebbe il valore per te e/o per gli altri utenti se venisse fornita questa nuova funzionalità?
I produttori farmaceutici più grandi hanno iniziato a chiedere informazioni su questa funzionalità negli ultimi mesi. Sembra essere visto come un metodo superiore alla più semplice implementazione a batch singolo che forniamo nella degradazione.
Si tratta di una richiesta di un cliente esterno?
Sì, Moderna e Takeda hanno entrambi chiesto informazioni su questa funzionalità negli ultimi 6 mesi.
Esiste un pacchetto software competitivo dotato di questa funzionalità o soluzione di cui dovremmo essere a conoscenza?
Sì, Minitab fornisce un'analisi batch casuale basata su LMM. L'implementazione di un quantile MM sarebbe una soluzione più generale.
Ciò avrà un impatto sul rinnovo, sull'espansione o sull'adozione da parte di un cliente e metterà a rischio l'account se non affrontiamo questo problema?
Il numero di richieste ricevute nell'ultimo anno mi fa pensare che perderemo terreno rispetto a Minitab su questo tema se non affrontiamo il problema in modo tempestivo.
