Bonjour.
I suis José Chêne,
a statisticien à Statistique Consultant dans Campinos, Brésil.
I remercier toi pour le opportunité à montrer un application de JMP à clinique essais
où a majeur amélioration mouvement est venu depuis a statistique découverte.
Comme a résultat de que découverte,
un procès terminé avec le attendu et très voulu résultats.
Ultérieur essais sur le même syndrome volonté être beaucoup moins cher et plus rapide.
Le problème est le saignement après naissance ou post-partum hémorragie, P PH pour court.
P PH comptes pour 125 000 décès par année.
Même dans développé pays comme le Uni États,
c'est le cause de 11% de le maternel décès.
Maintenant, HPP est défini, juste pour classification,
comme sang volume dans excès de 500 ml dans 24 heures après livraison.
Si le volume dépasse 1 000 mL, alors c'est grave HPP.
Ce sera intéressant à savoir le principal cause de HPP.
90% de le cause sont atonie utérine .
C'est a échec de le utérus à contracter après le livraison.
Si le utérus échoué à contracter, alors le saignement continue.
Alors nous peut traiter que par donner drogues à contracter le utérus
ou par quelques physique action.
Le principal cause sont traumatisme
et tissu placentaire rétention et coagulation système échec.
Vous allez être transaction avec anatomie de l'utérus et c'est prévention.
HPP peut apporter sérieux menace à la femme vie et santé.
C'est début doit être rapidement diagnostiqué pendant le livraison et traité.
Traitements inclure, comme I dit, médicament traitement avec supplémentaire utérotoniques
et comme dernier station balnéaire,
artère irrigation ou h ystérectomie, le utérus suppression.
Nouveau drogues et appareils sont être développé à prévenir HPP.
Chaque un de ceux doit être testé dans clinique essais avant ils sont autorisé
à utiliser dans le naturel livraisons.
Nous avoir données sur trois très grand essais.
Le d'abord un, le le plus ancien un, était publié dans 2001.
Il était le Misoprostol.
C'est le nom de a médicament
que était comparé à le standard traitement et utilisé 18 000 femmes.
Le deuxième un après que,
et que était publié dans 2012, est le Actif Gestion, pas a médicament,
mais a physique procédure de tirant le ombilical cordes.
Maintenant, le Misoprostol n'a pas prouver à être comme efficace comme le standard médicament
de traitement, lequel est l'ocytocine.
Le Actif Gestion a fait pas montrer n'importe lequel amélioration aussi sur HPP.
Maintenant étaient en allant à accord... Désolé, avec le Essai sur la carbétocine ,
publié dans 2018, le le plus grand de tous, que inscrit 29 000 femmes.
Dans tous ces essais, le primaire résultats étaient grave HPP et/ou PP H.
Maintenant, à diagnostiquer HPP splénique et/ou PP H, nous besoin à savoir le sang volume.
Le observations étaient volume, le Nombres volumes en m L.
Mais seulement le indicateurs de SPPH et HPP
étaient considéré dans le statistique analyses.
Que est binôme variance zéro, un, Oui ou Non.
D'accord, dans dépit que nous avait le information à propos le sang volume.
Avant nous procéder, juste a petit explication
à propos le deux drogues que Bien être transaction avec, encore.
Le standard médicament à utiliser dans livraisons est l'ocytocine.
C'est donné régulièrement à chaque livraison travail,
chaque partie dans le monde.
Comme bientôt comme le bébé est livré, le femme reçoit a tir de l'ocytocine.
C'est a standard procédure.
Maintenant, ocytocine est très bon.
Il réduit le grave HPP tarifs depuis 3,84% à 2%.
Il aide le incidents ou le tarifs de le HPPs.
Mais là est a problème, il est a thermolabile substance.
Il doit être gardé dans a froid chaîne à Sept centimètre notes tous le temps.
Maintenant, dans pays avec faible ressources, ce peut être a problème.
Si toi faire pas garder il dans ce froid chaîne logistique,
le médicament volonté perdre c'est efficacité, Je suis Désolé.
Parfois toi peut appliquer a médicament que est pas efficace à tous.
Maintenant, carbétocine, c'est a nouveau médicament lequel a le même actif principe de ocytocine
et juste a changement dans le excipients que fait il chaleur- écurie.
carbétocine peut être gardé pour six mois à 30 centigrades,
lequel est à propos chambre température dans la plupart lieux dans le monde.
Maintenant, là étaient très haut espoirs
que carbétocine serait être a bien remplacement pour l'ocytocine,
la plupart de tous pour utiliser dans ceux faible- ressource pays.
Une clinique procès était conçu pour HPP, il était fait par L'OMS
et il était un non- infériorité procès.
Le paramètres pour ce procès sont dans le objectif.
Le enquêteurs dit que, à déclarer carbétocine non- inférieur
à l'ocytocine, il devrait préserver 75% de le avantages.
Maintenant, le avantage est ce 3,84% moins 2%
donc ce donne eux non-infériorité marge de 0,4 6%.
Nous sont parler à propos très faible tarifs et le relatif risque de 1.23.
carbétocine serait être déclaré pas inférieur à ocytocine
si dans le procès nous pourrait prouver ou apporter preuve sur
que a relatif risque est moins que 1.23.
Ce résultat dans juste a déroutant concours dans a échantillon taille avec sur 30 000 personnes.
Nous terminé en haut avec a procès avec à propos 29 000.
Ceux étaient dans plusieurs pays comme nous signé que tableau avant
dans le beaucoup centres.
Il était a très cher procès, juste a données collection
de Bien sur presque deux années.
C'est a très sérieux chose.
Pourquoi sont le essais donc grand?
Bien, le évident réponse réponses à que question,
est le proportion être comparé sont petit.
Le effets sont nécessairement même plus petit.
Pas donc évident, mais c'est toujours évident,
que le triomphe besoins à être donc grand parce que nous sont perdant a super accord
de information par cartographie Dans, le volume, dans deux catégories, comme ce.
Sur ce histogramme ici nous avoir le réel distribution de le sang perte volume
pour le 29 000 sujets de le procès et alors le couper- hors sujet, des milliers .
Juste imaginer,
juste regarder à le histogramme, comment beaucoup information est perdu
par prise tous le raffinements de le fréquence de le histogramme
dans zéro, un gauche à le mille doubler, droite à le mille doubler.
Mais c'est le chemin il était fait,
parce que pour quelques raisons personnes comme à utiliser ce dichotomisation.
Si c'est sur 1 000, c'est grave HPP.
Si pas, c'est pas.
I ne le faites pas savoir même si c'est Bien aussi associé
avec n'importe lequel plus loin conséquence sur le santé de le femmes.
C'est le chemin c'est fait.
Le classification est que.
Maintenant JMP aidé nous à découvrir
que le distribution de le sang perte volume est enregistrer normale.
Là est a histoire derrière il.
Nous ensemble en avant à analyser le expérience comme décidé par le enquêteurs
utilisé dans le binôme distribution.
Mais nous scie que très facilement que le deux distributions
de carbétocine et l'ocytocine, le sang volume de perte distribution
étaient joli beaucoup le même.
Nous étaient pas très heureux avec cette dichotomisation à commencer avec,
mais nous avait à faire il.
C'est quoi le protocole dit.
Maintenant, une fois nous le statisticiens à le procès, nous trouvé au-delà n'importe lequel doute
que le distribution était enregistrer normale.
Quand I dire le distribution de sang perte volume est enregistrer normale,
I signifier a grand si c'est le cas,
c'est pas un approximation, a bon ajuster, des choses que nous statisticiens comme.
Non, nous avait 29 000 points et le ajuster toi sont en allant à voir était parfait.
Alors nous est allé à faire quelques devoirs et nous trouvé depuis physique
que le sang perte volume distribution... Excuse moi, le fluide volume
dans tuyaux a a enregistrer normale distribution,
et que a a été connu depuis le 19e siècle.
À venir depuis physique.
De cours, nous réalisé que notre tuyaux sont sang navires, donc ils sont élastique.
Le viscosité de le sang changements parce que de coagulation.
Mais toujours, nous avoir trier de a modèle.
Nous avoir fluide dans tuyaux, écoulement dans tuyaux, et le données a montré que.
Nous étaient très excité avec que.
Nous est allé plus loin à voir le conséquence de en utilisant V pour le estimation de le risque
et nous a obtenu bon résultats.
Maintenant alors nous avait à convaincre le enquêteurs.
Tel a grand procès a beaucoup de enquêteurs, grand coups de feu.
Le médecins, ils propre le problème,
donc ils avoir le dernier mot et tout.
Ils jeté à le idée.
Quelques de eux vraiment n'a pas comme.
Ils dit, "Bien, nous utiliser Non hypothèse
depuis il juste binôme variante, il a Non modèle."
Il a, mais ils pense il n'a pas.
Personnes pense c'est aussi simple.
Quoi si le enregistrer normale distribution est pas correct?
Nous peut avoir faux résultats.
Alors nous a fait exactement quoi étaient en allant à faire droite ici.
Maintenant, nous a fait le analyse dans devant de eux,
et que avec JMP était très convaincant, et I espoir toi accepter avec que.
JMP aidé aussi sur le communication
de le découverte à le enquêteurs dans a très convaincant chemin.
Juste alors, à avance le résultat,
en utilisant la lognormale distribution sauvegardes le résultats de le expérience.
C'est partie de le histoire.
Nous est allé sur alors à publier ceux résultats
après le publication de le expérience était fait, parce que le expérience échoué.
Vous allez voir que c'est a bon histoire.
Mais alors nous publié le résultats avec la lognormale distribution
comme a secondaire analyse.
Que touché le cœurs de le européen autorités,
comme l'ADMA.
Droite maintenant, carbétocine est très heureusement
être utilisé dans faible- ressource pays, où il est nécessaire.
Nous sommes très heureux avec que.
Laisser moi montrer toi comment il est allé.
D'abord de tous, le mesures.
Toi voir sur le gauche, a trier de collectionneur à collecter le sang.
C'est utilisé dans beaucoup cas dans livraisons.
Comme I dit toi, parfois
toi avoir à prendre très rapide action quand le femme est saignement aussi beaucoup.
Personnes peut évaluer le sang perte par juste vision le tache
dans le lit, dans le sol.
Mais dans beaucoup cas, personnes utiliser que collectionneur.
Que collectionneur a a échelle que I agrandi sur le droite.
Dans le d'abord deux essais,
le sang perte volume était évalué avec que.
Alors ils modifié.
Ils modifié parce que il était Non bien, pas parfait pour notre expériences,
le trois de eux c'est a été en cours d'exécution pour à propos 20 années maintenant.
Laisser moi montrer toi comment il va avec JMP.
Allons-y voir.
I sentir plus confortable avec JMP.
Ici est a données tableau avec tous le 71 000 cas
de le trois essais.
Miso prostol.
Ici ils sont.
Quoi oprostol, A actif Gestion, et carbétocine .
Allons-y voir le distribution de le sang perte volume
pour trois de eux par procès, pas par traitement.
Le différence par traitement est donc petit
que il ne le fera pas matière pour ce court démonstration ici.
Je suis pas analyser le expérience encore.
Ici est pour Misoprostol distribution.
Toi voir que c'est a très bon enregistrer normale, n'est pas il?
Peut être quelque chose autre, mais il est enregistrer normale.
Il apparence comme a bon distribution, mais il a problèmes.
C'est dissimulation le problèmes, en fait, pas pour convenable a enregistrer normale,
mais pour analyser le chemin il était avec le binôme variantes.
Allons-y utiliser le Grabber outil et changement le épingles de le histogramme.
Faire eux diluant.
D'accord, là nous aller.
Quoi nous voir, nous voir pointes dans distribution.
Régulièrement toi avoir pointes, toi peut voir eux ici.
Laisser moi changement a petit un peu, oui.
Maintenant toi dit, Bien, il y a Non problème.
C'est comme numérique intégration.
Toi perdre sur le un faisceau alors toi avoir accéder sur le autre faisceau
et ils alterner et toi fin en haut avec a bon intégration.
Bien, pas le cas ici,
parce que nous avoir a problème
que dans 1 000 nous avoir a couper- désactivé ici.
Laisser moi prendre a zoom de distribution autour 1 000, lequel matière la plupart pour nous.
Voir voici le pointe à 1 000 .
Mais toi voir partie de ce fréquence ici vient depuis le gauche, depuis le 900.
Parce que de le en lisant de que échelle,
que échelle était rugueux et personnes soigné à rond le Nombres.
Là est a trier de a chiffre préférence ici.
C'est très clair que quelques de le connu cas de HPP
étaient déplacé à HPP.
C'est Non banal quantité pour que petit fréquence ici.
Que moyens que dans dépit de ayant Non modèle, comme mon collègue dit,
pour le binôme variantes,
nous probablement avoir a positif biais sur ce estimation.
Maintenant, ce problème était pris soins de par prise le poids
de le collectionneur appareil avant le collection, avant le utiliser,
avant le procédure, et alors le peser encore après le procédure.
Que était fait seulement pour le carbétocine procès
que commencé sur le carbétocine procès.
Si toi aller le même astuce ici, changement le poutres.
Maintenant toi voir que nous avoir a bon distribution,
Non problème avec pointes plus.
Pesée résolu que problème.
Maintenant, laisser moi dire toi ce collectionneur est pas pour le expérience.
C'est pour réel clinique utiliser.
Le évaluation de le sang perte et c'est vitesse pendant le livraison
est parfait avec que échelle.
Nous ne peut pas retirer que et puis peser alors à décider que,
toi avoir à prendre, dire, une hystérectomie ou quelque chose comme ça comme que.
C'est toujours dans lieu, c'est toujours utilisé comme que.
Nous juste modifié il pour le procès.
Nous attendez à le fin.
C'est juste pour curiosité ou quelque chose intéressant.
Que est venu aussi depuis le capacité que nous avoir donc facilement
à faire ce trier de analyse avec JMP.
C'est plus important que nous peut même pense de.
Maintenant allons aller à le réel problème.
Il est aussi facile avec JMP.
Je suis en allant à analyser le résultats de le carbétocine procès
mais alors, donc que I ne le faites pas obtenir mixte en haut dans devant de toi,
I préparé données ensemble avec sous-ensemble juste pour le essai sur la carbétocine .
Ici il est, 29 000 cas seulement.
C'est a sous-ensemble de que autre procès.
Laisser moi prendre le opportunité à dire toi quoi le données que I avoir ici,
de cours, c'est pas le complet données de le procès, que clinique essais.
Clinique essais, toi collecter le des centaines de colonnes de [inaudible 00:20:56]
pour beaucoup raisons et pour contrôler ainsi de suite et donc en avant.
Ici nous avoir juste le centre,
parce que le expérience était randomisé par centre donc I avoir à garder il.
Alors le bras, c'est un et deux ici mais ici avoir le problème c'est fermé
et I avoir ouvrir traitement et contrôle ici le le procès est sur, de cours.
Alors le volume, c'est tous le données nous besoin.
Ceux deux colonnes ici sont dérivations, sont l'indicateur sPPH et P PH indicateur
donc ils sont juste très facile à faire.
Juste un indicateur de [inaudible 00:21:48] HPP en ce cas.
Allons-y commencer par analyser le chemin protocole Les SEB, peut-être dans a simple chemin,
pas faire le complet analyse, mais allons analyser le SPPH réponse.
Souviens-toi... Pas souviens-toi, I n'a pas dire que encore.
Dans le réel procès analyse, nous est venu à le relatif risque de 1.26
et le maximum, I dit toi, pour non-infériorité était 1.23.
Donc c'est était a près manqué situation.
Nous pourrait pas déclarer non-infériorité
et si toi aller à le publication de le expérience,
toi peut trouver dans le référence dans le dernier glisser ici.
Nous avoir à publier que nous n'a pas prouver non-infériorité, beaucoup à notre regrets.
Allons-y aller et faire il juste à montrer c'est a trier de montrer désactivé pour JMP.
Comment nous besoin maintenant est a ajuster Y par X.
C'est donc simple après tous que travail.
Nous avoir traitement pour X
et nous avoir à utiliser bloc pour centres, juste à respect randomisation.
Et là nous peut explorer le résultats de ce ici.
Mais Je suis regarder juste pour le relatif risque, lequel est un article dans le...
C'est un article sur le menu ici, relatif risque.
Bien, un est notre réponse et traitement doit être dans le numérateur.
C'est notre choix.
Là nous aller. Nous avoir vers le bas ici 1.255,
c'est le 1.26 que nous a obtenu avec ceux bon modèles,
aléatoire modèles pour centre et des choses comme que.
Donc c'est 1.25. C'est a près manquer situation.
Nous n'a pas prouver non-infériorité.
Plutôt de juste larmes sur le résultats,
nous est allé sur et essayé à faire un analyse que était pas prévu,
mais de toute façon, nous publié il comme a trier de secondaire analyse après.
Allons-y analyser le distribution de dans.
À faire que, Je suis pas en allant à le distribution plate-forme.
Plutôt, Je suis en allant à utiliser fiabilité et survie, répartition de la vie
parce que c'est a beaucoup plus riche plate-forme pour étudier distributions,
sauf que le variable, le colonne doit être non- négatif.
C'est le cas pour volume, d'accord.
I peut utiliser ce plutôt de timing ici.
I ne le faites pas besoin sensoriel, rien comme que. Il y a Non tel a chose ici.
C'est juste a outil pour convenable distributions.
Maintenant allons obtenir vers le bas à affaires ici.
I avoir distribution de les deux traitement et contrôle,
que est carbétocine et l'ocytocine.
Allons-y séparé ceux.
Toi peut faire que par a locale données filtre pour traitement
et alors Je vais choisir traitement ici, c'est carbétocine.
Sur le droite ici nous avoir le données points, ceux noir points,.
Ils sont donc beaucoup, 15 000 de eux. Ceux que étaient traité avec carbétocine,
que ils regarder comme a continu doubler mais ceux sont le points.
Ils sont pas ayant bleu, ils sont non paramétrique estimations,
estimations non paramétriques [inaudible 00:25:41].
Ils sont le même comme le binôme indiquer sage, parce que ils avoir Non sensoriel.
Alors où est le log-normale ici?
Il y a Non log-normale dans le menu pour distributions.
C'est parce que là sont zéros dans le données.
Alors nous ne peut pas ajuster a log-normale avec deux paramètres.
Quelques femmes sont très chanceux assez à avoir [inaudible 00:26:06] zéro
millilitres pour sang perte.
Probablement que était quelques erreur.
Là étaient femmes que est allé presque à 4000 dans le contrôle
et ceux étaient probablement dans choc.
Ce grand portée ici pour le binôme variation était séparer juste deux.
D'accord, allons ajuster le seuil log-normale.
Le log-normale que toi prendre a changement donc que nous peut mettre le zéros dans le champ.
Maintenant nous avoir trois lignes ici.
Le rouge un est le seuil log-normale.
Ils sont tous trois. Ils sont dissimulation eux-mêmes, le trois de eux.
Alors personnes peut dire "Bien, d'accord, le ajuster est très bon, parfait."
C'est pas toujours comme que. Si I ajuster a normale ou a le plus petit valeur ici
des choses comme que , toi peut voir que toi viens dehors mais c'est Non besoin ici.
Nous peut trouver le risque dans plusieurs lieu dans ce résultat ici.
Le risque est un moins 0,985. Si toi ne le faites pas vouloir à faire ce trier de soustraction,
nous peut montrer le survie courbe et le risque est 1,47 pour carbétocine.
Si I vouloir à voir le risque à 1 000
pour l'ocytocine, c'est encore le même, 1.47. Ouah.
Nous avoir aussi confiance intervalle ici.
Personnes volonté défi nous dire,
"T tuyau distributions, ils regarder le même parce que de le échelle de le graphique."
Bien, allons prendre en haut ce défi.
Allons-y faire a zoom ici.
Allons-y faire a zoom autour 1 000.
Juste parce que nous sont bienveillance à propos que.
Regarder comment fermer le ajuster est.
C'est très fermer.
Maintenant I peut aller même plus loin, comme ce.
Et maintenant nous peut voir même plus.
Nous voir que le indiquer estimations ce noir point ici, si toi vouloir,
c'est presque le même comme le rouge doubler, lequel est le log-normale clôture.
Mon compagnon enquêteurs là pourrait voir que I ne le faites pas avoir expressions ou a tableau.
A tableau ne le fera pas dire rien. Ils pourrait même-
I ne le faites pas savoir- mais ils pourrait même pense que statisticiens étaient tricherie.
Ici est le facile chemin à montrer il mais là est plus à voir ici.
Si toi voir le confiance intervalle pour le log-normale distribution,
c'est un troisième de que de le distribution non paramétrique.
Bien, depuis le précision va avec le...
augmenter avec le carré racine de le expérience taille.
Nous peut deviner que si nous prendre taille un neuvième de que
I serait obtenir pour le log-normale le même confiance intervalle
que I obtenir pour le non paramétrique ici.
C'est intéressant.
Plutôt de en utilisant 30 000 femmes, essentiellement I pourrait utiliser 3000 et obtenir ce résultat.
Que était très bien pour le enquêteurs, ils prévu sur que.
Cette réduction
[inaudible 00:29:55] de le confiance intervalle
est venu depuis le log-normale, lequel était pas prévu.
Donc quelque chose autre à entendre.
Bien, d'accord, tu es faire bien pour le risque .
Tu es obtenir le risque depuis le enregistrer normale lequel est le même comme le binôme taux
et toi avoir un plus proche confiance intervalle
si le enregistrer normale hypothèse est d'accord, il est.
Maintenant quoi à propos le relatif risque ?
Bien, nous peut aller et prendre le logarithme de le V.
Toi avoir a normale distribution
donc nous avoir a standard appareil à faire quelques régressions et trouver le relatif risque.
Mais I souviens-toi John Soleil parler sur ce même réunion dernier année.
Son parler a a bon titre, Délicat Brute Forcer.
Utilisons le même chose, délicat brute forcer.
Si c'est bien pour Jean Sol, c'est en allant à être bien pour nous aussi.
Ici est le estimation...
l'estimation paramètres de le log-normale que nous obtenir.
Si nous peut faire a bootstrap échantillon de ce,
nous peut calculer le risque, le bootstrap risque.
Nous avoir a bootstrap échantillon pour le risque.
Nous peut faire que pour carbétocine et pour ocytocine et c'est bien.
Alors toi dire, "Bien, I avoir à programme ce."
"JE avoir à programme le bootstrap échantillon." C'est pas difficile mais toi avoir à programme
et alors toi avoir à calculer 1000 fois, 2000 fois, quoi que ce soit log-normale convient.
Mais Non, JMP est bon deux fois. Si toi cliquez avec le droite bouton,
ce tableau, toi avoir bootstrap sur le menu.
Le suggestion est à prendre 2500, nous peut prendre 5 000 ou peu importe,
mais il prend a long temps.
Nous a fait que avec 1 000.
Nous étaient très heureux avec que.
Il prend 10 minutes ou donc pour chaque de traitement et carbétocine ou l'ocytocine.
Je suis pas en allant à faire toi attendez 10 minutes, I n'a pas vouloir à attendez pour plus longtemps, n'est-ce pas ?
Nous a fait que avant
et ici est le bootstrap échantillon pour le contrôle.
I signifier, que est l'ocytocine.
Le sortir sont le paramètres ici.
Le d'abord doubler est le réel résultat de le expériences
et tous le repos est 1 000 bootstrap échantillons c'est pourquoi nous avoir 1 001 ici.
Maintenant ce colonne ici
est venu depuis le paramètres. C'est juste le risque estimation.
Un moins le enregistrer normale distribution à le indiquer 1 000 moins seuil,
emplacement et échelle.
Bien, facile.
Maintenant voici le même chose pour carbétocine.
Maintenant I utiliser a résultat que J'ai lire le livre par [inaudible 00:33:18] ,
le homme OMS sait tout à propos amorcer.
À avoir a bootstrap échantillon de le relatif risque,
tous I avoir à faire est prendre ceux deux bootstrap échantillons ici
et rejoindre le tables rangée sage.
C'est a Mickey Souris opération pour JMP, comme nous faire avec le tables ici et donc sur.
Voici le résultats.
I gardé juste le risques colonne ici pour carbétocine ici et l'ocytocine.
Si toi ne le faites pas vouloir à utiliser ce supplémentaire indiquer, I ne le faites pas savoir pourquoi toi ne serait pas ce t.
Nous peut exclure il à utiliser juste le amorcer.
Nous avoir le relatif risque ici, juste le quotient de ceux deux colonnes.
Étaient fait.
Prendre le distribution de ce bootstrap échantillon, le relatif risques
et ici nous sont, étaient presque à célébrer maintenant.
Voici le distribution.
Toi ne le faites pas voir 1.23 ici... Oui, toi voir, mais alors
nous besoin maintenant un côté confiance intervalle avec 95% couverture.
I besoin le 5% quantile, lequel est pas ici.
D'accord, donc nous gentiment demandé JMP
à calculer que toi peut mettre afficher options, coutume quantiles
et nous besoin 0. 95 quantiles, lequel tours dehors à être 1.11.
Nous même avoir a prime résultat lequel est le confiance intervalle pour ce estimation.
Si toi vouloir à être vraiment sûr, nous peut utiliser la partie supérieure,
la partie supérieure confiance limite... Pour le limite de la limite de confiance
c'est aussi impliqué à dire. De toute façon, c'est loin loin que 1.23.
Alors nous avoir éprouvé dans quelques sens,
nous avoir jeté preuve que carbétocine est non- inférieur à l'ocytocine.
C'est le résultat nous publié.
A s I dit toi, que publication avec quelques travail par le enquêteurs,
c'est réchauffé le cœurs de le MÈRE,
le européen autorité OMS était surplombant ce procès
et carbétocine est pas être utilisé sur lieux où toi avoir Non code chaîne assuré.
Laisser moi utiliser ton temps si I peut,
juste à montrer le efficacité que nous obtenir.
Laisser moi aller dos à présentation ici.
Allons-y voir le relatif efficacité de binôme contre log-normale.
Allons-y prendre le problème, pas non-infériorité mais simple problème
de tester le supériorité de a nouveau médicament sur l'ocytocine.
Le nouveau médicament serait être déclaré supérieur si c'est risque
pour HPP splénique est moins que 1,5% comparé avec 2% de l'ocytocine.
Nous avoir ici tous nous besoin à faire a binôme test.
Pour le log-normale test nous besoin à convertir depuis ce morceau à le moyens.
Allons-y faire il.
Pour le [inaudible 00:37:15] , toi avoir ce,
pour le log-normale, nous juste faire ce.
Nous vouloir à savoir le risque,
est le probabilité de être plus grand que 1 000 donc nous prendre journaux sur les deux côtés,
Non soustraire alors normalisé, lequel est maintenant a normale variance.
Et ici pour S, le standard déviation, utiliser 0,7.
C'est important dans chaque peu que nous a fait,
chaque inférence que nous a fait avec ceux trois essais et alors a peu plus,
que nous avoir données disponible.
Chaque temps le standard déviation est venu à propos 0,7.
Nous appelé en plaisantant, ce est a universel constante de P PH.
Le standard déviation de le logarithme de le sang volume perte est de 0,7
nous remplacer S par 0,7. Nous calculer le quantiles à 2% et alors 1,5% ici
et nous résoudre le équations sur eux et nous avoir ceux deux moyens à comparer
avec a normale distribution.
Le différence est 0,08 14.
D'accord, maintenant nous aller dos à JMP.
I sentir même honteux de montrant que mais c'est amusant
et nous a fait que pour notre médical équipe là et il était très convaincant, comme I dit toi.
Désolé à propos tous ceux fenêtres ouvrir ici.
Très simple. Toi viens à BICHE, Échantillon Taille Explorateur,
Pouvoir, c'est Mickey souris truc.
Allons-y faire que pour le échantillon taille pour deux indépendant échantillon proportions.
Nous avoir un côté, c'est a supériorité test.
Le proportion sous le nouveau est 2%,
sous le alternative est 1,5%. C'est en allant à changement à aussi beaucoup, 1,5 dans dissimulation ici.
Alors nous vouloir 8% pour Pouvoir et le échantillon taille est 17 000.
D'accord, 17 000 à aller vieux façonné.
Allons-y calculer le échantillon taille pour le log-normale.
En utilisant Échantillon Taille Explorateurs depuis BICHE,
Pouvoir et Pouvoir pour Deux Indépendant Échantillon Moyens.
Nous avoir a un côté test.
Nous avoir à ajouter le standard écarts lequel sont 0,7 pour les deux groupes
et alors le différence à détecter nous avait calculer 0,0814
et nous vouloir 80% Pouvoir.
D'accord, nous est venu à le résultat.
Maintenant, le échantillon taille ou le expérience taille est 1831.
C'est à propos un neuvième de le 17000 que nous avait calculé pour le binôme
[inaudible 00:40:31].
C'est quoi nous a obtenu par juste inspecter le
la largeur de le confiance intervalles dans le fiabilité plate-forme.
C'est comment beaucoup plus efficace en utilisant log-normale [inaudible 00:40:48] binôme.
Juste pour finir...
Juste à finition le rap-up est
le log-normale distribution convient très Bien le sang perte volume distribution
donc pourquoi pas à utiliser il?
En utilisant ce fait, le estimations de la les risques sont beaucoup plus précis.
Nous même montrer que notre grand procès était enregistré
dans quelques sens par montrant non- infériorité de carbétocine, en utilisant le log-normale.
Nous sont très heureux à communiquer à toi
que a nouveau procès est déjà en cours maintenant en utilisant le log-normale.
Maintenant ce procès serait pas viens à vie
parce que nous ne le faites pas avoir argent pour 30 000 personnes.
Mais depuis nous sont en utilisant seulement moins que 4000, que fait le procès possible.
C'est en cours maintenant. C'est pour traitement, pas pour prévention comme ils sont de autres.
C'est quoi I avait à dire toi. Remercier toi très beaucoup.
