Niveau : Débutant
Dans les essais non cliniques menés dans l’industrie pharmaceutique, l’efficacité de doses multiples d’un médicament est souvent prouvée par des tests d’hypothèses, et de multiples comparaisons sont essentielles pour contrôler strictement l’erreur de type 1. En particulier, la méthode de comparaison multiple de Dunnett est couramment utilisée pour comparer un groupe témoin et des groupes à doses multiples de médicaments, mais les études avec un grand nombre de groupes pour comparer le groupe témoin et chaque dose en même temps ont une faible puissance. que les performances diminuent.
La méthode de comparaison multiple de Williams est appliquée lorsque l'effet du médicament est dose-dépendant (monotonique) et effectue des tests séquentiels dans une procédure fermée à partir du groupe à dose élevée, elle a donc peu de puissance par rapport au test t à deux groupes. est une méthode de comparaison multiple attrayante qui ne réduit pas les performances, mais malheureusement elle n'est pas incluse dans JMP pour le moment.
Par conséquent, en utilisant JSL, nous avons effectué un test séquentiel dans une procédure fermée en commençant par le groupe à dose élevée basé sur la méthode de Williams, et comparé les statistiques calculées avec le tableau statistique numérique publié par Williams pour des comparaisons multiples permettant d'obtenir la présence ou l'absence d'un différence significative. Nous développons actuellement un complément pour ce faire. Nous prévoyons également d'inclure une version non paramétrique de la méthode de comparaison multiple de Shirley-Williams. La présentation présentera les fonctionnalités du complément, y compris une démonstration de prototype.
Un ingénieur système qui est responsable des activités non cliniques liées aux produits pharmaceutiques chez Takumi Information Technology Co., Ltd. depuis l'année dernière. Il est engagé dans le développement de logiciels d'analyse statistique pour les départements non cliniques, ainsi que comme conférencier et consultant lors de séminaires statistiques.
Il a travaillé pendant de nombreuses années dans le département de pharmacologie d'une société pharmaceutique dans le cadre de tests pharmacologiques d'efficacité de médicaments in vitro et in vivo, et possède de l'expérience dans les demandes d'approbation de fabrication et de vente. En 2007, lorsque j'ai rejoint le département de gestion de la recherche d'une société du groupe et que j'étais en charge de l'analyse statistique non clinique, j'ai appris JMP auprès du Dr Toshiro Haga, du Dr Yukio Takahashi et d'autres, et je continue à travailler ici. aujourd'hui. Récemment, il a été principalement responsable du développement utilisant le langage de script JMP (JSL) et prévoit de créer une série de compléments non cliniques qui étendent les fonctionnalités de JMP.
