你好。
I 是 何塞 橡木，
a 统计学家 在 统计 咨询 在 坎皮诺斯， 巴西。
I 感谢 你 为了 这 机会 到 展示 一个 应用 的 跳转 到 临床 试验
在哪里 a 主要的 改进 移动 来了 从 a 统计 发现。
作为 a 结果 的 那 发现，
一 审判 结束 和 这 预期的 和 非常 期望 结果。
随后的 试验 在 这 相同的 综合征 将要 是 很多 更便宜 和 快点。
这 问题 是 这 出血 后 出生 或者 产后 出血， P PH 为了 短的。
P PH 账户 为了 125,000 死亡人数 每 年。
甚至 在 发达 国家 喜欢 这 团结的 各州，
它是 这 原因 的 11% 的 这 母亲 死亡人数。
现在， 专利高速公路 是 定义， 只是 为了 分类，
作为 血 体积 在 过量的 的 500毫升 在 24 小时 后 送货。
如果 这 体积 超过 1,000 毫升， 然后 它是 严重 PPH。
将会 有趣的 到 知道 这 主要的 原因 的 PPH。
90% 的 这 原因 是 子宫收缩乏力 .
它是 a 失败 的 这 子宫 到 合同 后 这 送货。
如果 这 子宫 失败的 到 合同， 然后 这 出血 继续。
然后 我们 能 对待 那 经过 给予 药物 到 合同 这 子宫
或者 经过 一些 身体的 行动。
这 主要的 原因 是 创伤
和 胎盘组织 保留 和 凝固 系统 失败。
你会 是 处理 和 子宫解剖学 和 它是 预防。
专利高速公路 能 带来 严肃的 威胁 对女人来说 生活 和 健康。
它是 发病 必须 是 迅速地 诊断 期间 这 送货 和 治療。
治疗 包括， 作为 I 说， 药品 治疗 和 额外的 宫缩剂
最后 采取，
动脉 灌溉 或 h 子宫切除术， 这 子宫 移动。
新的 药物 和 设备 是 存在 发达 到 防止 PPH。
每一个 一 的 那些 必须 是 经过测试 在 临床 试验 前 他们 是 允许
到 使用 在 这 自然的 交付。
我们 有 数据 在 三 非常 大的 试验。
这 第一的 一， 这 最老的 一， 曾是 已发布 在 2001年。
它 曾是 这 米索前列醇。
那是 这 姓名 的 a 药品
那 曾是 比较的 到 这 标准 治疗 和 用过的 18,000 女性。
这 第二 一 后 那，
和 那 曾是 已发布 在 2012年， 是 这 积极的 管理， 不是 a 药品，
但 a 身体的 程序 的 拉 这 脐带 線條。
现在， 这 米索前列醇 没有 证明 到 是 作为 有效的 作为 这 标准 药品
的 治疗， 哪个 是 催产素。
这 积极的 管理 做过 不是 展示 任何 改进 还 在 PPH。
现在 是 去 到 交易... 对不起， 和 这 卡贝缩宫素试验 ,
已发布 在 2018年， 这 最大的 的 全部， 那 已注册 29,000 女性。
在 全部 这些 试验， 这 基本的 结果 是 严重 专利高速公路 和/或 PP H.
现在， 到 诊断 前列腺增生症 和/或 PP H, 我们 需要 到 知道 这 血 体积。
这 观察 是 体积， 这 数字 卷 单位：米 L.
但 仅有的 这 指标 的 硫酸异丙酯 和 专利高速公路
是 经过考虑的 在 这 统计 分析。
那 是 二项式 方差为零， 一， 是的 或者 不。
好的， 在 怨恨 那 我们 有 这 信息 关于 这 血 体积。
前 我们 继续， 只是 a 小的 解释
关于 这 二 药物 那 出色地 是 处理 再次。
这 标准 药品 到 使用于 送货 是 催产素。
它是 给定 例行公事 到 每一个 送货 工作，
每一个 部分 在 这 世界。
作为 很快 作为 这 婴儿 是 发表， 这 女士 接收 a 射击 的 催产素。
它是 a 标准 程序。
现在， 催产素 是 非常 好的。
它 减少 这 严重 专利高速公路 费率 从 3.84% 到 2%。
它 帮助 这 事件 或者 这 费率 的 这 sPPH。
但 那里 是 a 问题， 它 是 a 热不稳定 物质。
它 必须 是 保留 在 a 寒冷的 链 在 七 厘米 成绩 全部 这 时间。
现在， 在 国家 和 低的 资源， 这 能 是 a 问题。
如果 你 做 不是 保持 它 在 这 寒冷的 链 物流，
这 药品 将要 失去 它是 功效， 我是 对不起。
有时 你 能 申请 a 药品 那 是 不是 有效的 在 全部。
现在， 卡贝缩宫素， 它是 a 新的 药品 哪个 有 这 相同的 积极的 原则 的 催产素
和 只是 a 改变 在 这 辅料 那 使 它 热- 稳定的。
卡贝缩宫素 能 是 保留 为了 六 个月 在 三十 摄氏度，
哪个 是 关于 房间 温度 在 最多 地方 在 这 世界。
现在， 那里 是 非常 高的 希望
那 卡贝缩宫素 会 是 a 好的 替代品 为了 催产素，
最多 的 全部 为了 使用于 那些 低的- 资源 國家。
临床 审判 曾是 设计 为了 PPH， 它 曾是 完毕 经过 WHO
和 它 是一个 非 自卑 审判。
这 参数 为了 这 审判 是 在 这 客观的。
这 调查人员 说 那， 到 宣布 卡贝缩宫素 非 下
到 催产素， 它 应该 保存 75% 的 这 好处。
现在， 这 益处 是 这 3.84% 减2%
所以 这 给出 他们 非劣效性 利润 的 0.4 6%。
我们 是 说 关于 非常 低的 费率 和 这 相对的 风险 的 1.23.
卡贝缩宫素 会 是 声明 并不逊色 到 催产素
如果 在 这 审判 我们 可以 证明 或者 带来 证据 在
那 a 相对的 风险 是 较少的 比 1.23.
这 结果 在 只是 a 迷宫 竞赛 在 a 样本 尺寸 和 超过 3万 人们。
我们 结束 向上 和 a 审判 和 关于 29,000。
那些 是 在 一些 国家 作为 我们 签署 那 桌子 前
在 这 许多 中心。
它 曾是 a 非常 昂贵的 审判， 只是 a 数据 收藏
的 出色地 超过 几乎 二 年。
它是 a 非常 严肃的 事物。
为什么 是 这 试验 所以 大的？
出色地， 这 明显的 回复 答案 到 那 问题，
是 这 部分 存在 比较的 是 小的。
这 效果 是 一定 甚至 更小。
不是 所以 明显的， 但 它是 仍然 明显的，
那 这 胜利 需求 到 是 所以 大的 因为 我们 是 失败 a 伟大的 交易
的 信息 经过 映射 在， 这 体积， 进入 二 类别， 喜欢 这。
在 这 直方图 这里 我们 有 这 实际的 分配 的 这 血 损失 体积
为了 这 29,000 主题 的 这 审判 和 然后 这 切- 偏离点，数千 .
只是 想象，
只是 寻找 在 这 直方图， 如何 很多 信息 是 丢失的
经过 服用 全部 这 礼节 的 这 频率 的 这 直方图
在 零，一 左边 到 这 千 线， 正确的 到 这 千 线。
但 那是 这 方式 它 曾是 完毕，
因为 为了 一些 原因 人们 喜欢 到 使用 这 二分法。
如果 它是 超过 1,000， 它是 严重 PPH。
如果 不是， 它是 不是。
I 不 知道 甚至 如果 那是 出色地 也 联系
和 任何 更远 结果 在 这 健康 的 这 女性。
那是 这 方式 它是 完毕。
这 分类 是 那。
现在 跳转 帮助 我们 到 发现
那 这 分配 的 这 血 损失 体积 是 日志 普通的。
那里 是 a 故事 在后面 它。
我们 放 向前 到 分析 这 实验 作为 决定 经过 这 调查人员
用于 这 二项式 分配。
但 我们 锯 那 非常 容易地 那 这 二 分布
的 卡贝缩宫素 和 催产素， 这 血 损失量 分配
是 漂亮的 很多 这 相同的。
我们 是 不是 非常 快乐的 和 这种二分法 到 开始 和，
但 我们 有 到 做 它。
那是 什么 这 协议 说。
现在， 一次 我们 这 统计学家 在 这 审判， 我们 成立 超过 任何 怀疑
那 这 分配 曾是 日志 普通的。
什么时候 I 说 这 分配 的 血 损失 体积 是 日志 普通的，
I 意思是 a 大的 如果是的话，
这是 不是 一个 近似， a 好的 合身， 事物 那 我们 统计学家 喜欢。
不， 我们 有 29,000 点 和 这 合身 你 是 去 到 看 曾是 完美的。
然后 我们 去了 到 做 一些 家庭作业 和 我们 成立 从 物理
那 这 血 损失 体积 分配... 原谅 我， 这 体液 体积
在 管道 有 a 日志 普通的 分配，
和 那 有 到过 已知 自从 这 第十九 世纪。
未来 从 物理。
的 课程， 我们 意识到 那 我们的 管道 是 血 船只， 所以 他们 是 松紧带。
这 粘度 的 这 血 变化 因为 的 凝固。
但 仍然， 我们 有 种类 的 a 模型。
我们 有 体液 在 管道， 流动 在 管道， 和 这 数据 显示 那。
我们 是 非常 兴奋的 和 那。
我们 去了 更远 到 看 这 结果 的 使用 V 为了 这 估计 的 这 风险
和 我们 得到 好的 结果。
现在 然后 我们 有 到 说服 这 调查人员。
这样的 a 大的 审判 有 很多 的 调查人员 大的 镜头。
这 医生， 他们 自己的 这 问题，
所以 他们 有 这 最后的 单词 和 一切。
他们 抛出 在 这 主意。
一些 的 他们 真的 没有 喜欢。
他们 说， “出色地， 我们 使用 不 假设
自从 它 只是 二项式 变体， 它 有 不 模型。”
它 有， 但 他们 思考 它 没有。
人们 思考 它是 也 简单的。
什么 如果 这 日志 普通的 分配 是 不是 正确的？
我们 能 有 错误的 结果。
然后 我们 做过 确切地 什么 是 去 到 做 正确的 这里。
现在， 我们 做过 这 分析 在 正面 的 他们，
和 那 和 跳转 曾是 非常 引人注目的， 和 I 希望 你 同意 和 那。
跳转 帮助 还 在 这 沟通
的 这 发现 到 这 调查人员 在 a 非常 引人注目 方式。
只是 然后， 到 进步 这 结果，
使用 对数正态分布 分配 保存 这 结果 的 这 实验。
那是 部分 的 这 故事。
我们 去了 在 然后 到 发布 那些 结果
后 这 发布 的 这 实验 曾是 完毕， 因为 这 实验 失败的。
你会 看 那 它是 a 好的 故事。
但 然后 我们 已发布 这 结果 和 对数正态分布 分配
作为 a 次要的 分析。
那 感动 这 心 的 这 欧洲的 当局，
就像 ADMA。
正确的 现在， 卡贝缩宫素 是 非常 高兴地
存在 用过的 在 低的- 资源 国家， 在哪里 它 是 需要。
我们是 非常 快乐的 和 那。
让 我 展示 你 如何 它 去了。
第一的 的 全部， 这 测量。
你 看 在 这 左边， a 种类 的 集电极 到 收集 这 血。
它是 用过的 在 许多 案件 在 交付。
作为 I 告诉 你， 有时
你 有 到 拿 非常 快速地 行动 什么时候 这 女士 是 出血 也 很多。
人们 能 评价 这 血 损失 经过 只是 看到 这 弄脏
在 这 床， 在 这 地面。
但 在 许多 案件， 人们 使用 那 集电极。
那 集电极 有 a 规模 那 I 放大 在 这 正确的。
在 这 第一的 二 试验，
这 血 损失 体积 曾是 评估 和 那。
然后 他们 變更。
他们 改变 因为 它 曾是 不 好的， 不是 完美的 为了 我们的 实验，
这 三 的 他们 那是 到过 跑步 为了 关于 20 年 现在。
让 我 展示 你 如何 它 去 和 跳转。
让我们 看。
I 感觉 更多的 舒服的 和 跳转。
这里 是 a 数据 桌子 和 全部 这 71,000 案件
的 这 三 试验。
味噌 前列醇。
这里 他们 是。
什么 奥前列醇，A 活跃 管理， 和 卡贝缩宫素 .
让我们 看 这 分配 的 这 血 损失 体积
为了 三 的 他们 经过 审判， 不是 经过 治疗。
这 不同之处 经过 治疗 是 所以 小的
那 它 惯于 事情 为了 这 短的 示范 这里。
我是 不是 分析 这 实验 然而。
这里 是 为了 米索前列醇 分配。
你 看 那 它是 a 非常 好的 日志 普通的， 不是 它？
能 是 某物 别的， 但 它 是 日志 普通的。
它 看起来 喜欢 a 好的 分配， 但 它 有 问题。
它是 隐藏 这 问题， 实际上， 不是 为了 配件 a 日志 普通的，
但 为了 分析 这 方式 它 曾是 和 这 二项式 变体。
让我们 使用 这 抓取器 工具 和 改变 这 别针 的 这 直方图。
制作 他们 更薄。
好的， 那里 我们 去。
什么 我们 看， 我们 看 尖峰 在 分配。
经常 你 有 尖峰， 你 能 看 他们 这里。
让 我 改变 a 小的 有点，是的。
现在 你 说， 出色地， 有 不 问题。
它是 喜欢 数值 一体化。
你 失去 在 这 一 光束 然后 你 有 使用权 在 这 其他 光束
和 他们 备用 和 你 结尾 向上 和 a 好的 一体化。
出色地， 不是 这 案件 这里，
因为 我们 有 a 问题
那 在 1,000 我们 有 a 切- 离开 这里。
让 我 拿 a 飞涨 的 分配 大约 1,000， 哪个 事情 最多 为了 我们。
看 这是 这 长钉 在 1,000 .
但 你 看 部分 的 这 频率 这里 来 从 这 左边， 从 这 900。
因为 的 这 阅读 的 那 规模，
那 规模 曾是 粗糙的 和 人们 照料 到 圆形的 这 数字。
那里 是 a 种类 的 a 数字 偏爱 这里。
它是 非常 清除 那 一些 的 这 已知 案例 的 专利高速公路
是 已移动 到 PPH。
它是 不 琐碎的 数量 为了 那 小的 频率 这里。
那 方法 那 在 怨恨 的 拥有 不 模型， 作为 我的 同事 说，
为了 这 二项式 变体，
我们 大概 有 a 积极的 偏见 在 这 估计。
现在， 这 问题 曾是 采取 关心 的 经过 服用 这 重量
的 这 集电极 设备 前 这 收藏， 前 这 使用，
前 这 程序， 和 然后 称重 再次 后 这 程序。
那 曾是 完毕 仅有的 为了 这 卡贝缩宫素 审判
那 开始 在 这 卡贝缩宫素 审判。
如果 你 去 这 相同的 诡计 这里， 改变 这 梁。
现在 你 看 那 我们 有 a 好的 分配，
不 问题 和 尖峰 不再。
称重 已解决 那 问题。
现在， 让 我 告诉 你 这 集电极 是 不是 为了 这 实验。
它是 为了 实际的 临床 使用。
这 评估 的 这 血 损失 和 它是 速度 期间 这 送货
是 完美的 和 那 规模。
我们 不能 消除 那 进而 称重 然后 到 决定 那，
你 有 到 拿， 说， 子宫切除术或其他 喜欢 那。
它是 仍然 在 地方， 它是 仍然 用过的 喜欢 那。
我们 只是 改变 它 为了 这 审判。
我们 等待 在 这 结尾。
那是 只是 为了 好奇心 或者 某物 有趣的。
那 来了 还 从 这 能力 那 我们 有 所以 容易地
到 做 这 种类 的 分析 和 跳转。
那是 更多的 重要的 比 我们 能 甚至 思考 的。
现在 让我们 去 到 这 真实的 问题。
它 是 还 简单的 和 跳转。
我是 去 到 分析 这 结果 的 这 卡贝缩宫素 审判
但 然后， 所以 那 I 不 得到 混合 向上 在 正面 的 你，
I 准备好 数据 放 和 子集 只是 为了 这 卡贝缩宫素试验 .
这里 它 是， 29,000 箱 仅有的。
那是 a 子集 的 那 其他 审判。
让 我 拿 这 机会 到 告诉 你 什么 这 数据 那 I 有 这里，
的 课程， 那是 不是 这 满的 数据 的 这 审判， 那 临床 试验。
临床 试验， 你 收集 这 数百 的 列 的 [听不清 00:20:56]
为了 许多 原因 和 为了 控制等等 和 所以 向前。
这里 我们 有 只是 这 中心，
因为 这 实验 曾是 随机 经过 中心 所以 I 有 到 保持 它。
然后 这 手臂， 它是 一 和 二 这里 但 这里 有 这 问题 那是 关闭
和 I 有 打开 治疗 和 控制 这里 这 审判是 超过， 的 课程。
然后 这 体积， 那是 全部 这 数据 我们 需要。
那些 二 列 这里 是 派生词， 是 sPPH 指标， P PH 指标
所以 他们 是 只是 非常 简单的 到 做。
只是 一个 指标 的 [听不清 00:21:48] PPH 这 案件。
让我们 开始 经过 分析 这 方式 协议 或许是 SEB 在 a 简单的 方式，
不是 正在做 这 完全的 分析， 但 让我们 分析 这 硫酸异丙酯 回复。
记住... 不是 记住， I 没有 说 那 然而。
在 这 实际的 审判 分析， 我们 来了 到 这 相对的 风险 的 1.26
和 这 最大限度， I 告诉 你， 为了 非劣效性 曾是 1.23.
所以它 曾是 a 靠近 错过 情况。
我们 可以 不是 宣布 非劣效性
和 如果 你 去 到 这 发布 的 这 实验，
你 能 寻找 在 这 参考 在 这 最后的 滑动 这里。
我们 有 到 发布 那 我们 没有 证明 非劣效性， 很多 到 我们的 惋惜。
让我们 去 和 做 它 只是 到 展示 那是 a 种类 的 展示 离开 为了 跳转。
如何 我们 需要 现在 是 a 合身 Y 经过 十。
它是 所以 简单的 后 全部 那 工作。
我们 有 治疗 为了 X
和 我们 有 到 使用 堵塞 为了 中心， 只是 到 尊重 随机化。
和 那里 我们 能 探索 这 结果 的 这 这里。
但 我是 寻找 只是 为了 这 相对的 风险， 哪个 是 一 ...中的项目
它是 一 物品 在 菜单 这里， 相对的 风险。
出色地， 一 是 我们的 回复 和 治疗 必须 是 在 这 分子。
那是 我们的 选择。
那里 我们 去。 我们 有 向下 这里 1.255，
那是 这 1.26 那 我们 得到 和 那些 好的 模型，
随机的 模型 为了 中心 和 事物 喜欢 那。
所以 它是 1.25。 它是 a 靠近 错过 情况。
我们 没有 证明 非劣效性。
反而 的 只是 哭泣 超过 这 结果，
我们 去了 在 和 尝试过 到 做 一个 分析 那 曾是 不是 计划，
但 反正， 我们 已发布 它 作为 a 种类 的 次要的 分析 然后。
让我们 分析 这 分配 的 在。
到 做 那， 我是 不是 去 到 这 分配 平台。
相当， 我是 去 到 使用 可靠性 和 生存， 寿命分布
因为 它是 a 很多 更富有 平台 为了 学习 分布，
除了 那 这 多变的， 这 柱子 必须 是 非 消极的。
那是 这 案件 为了 体积， 好的。
I 能 使用 这 反而 的 定时 这里。
I 不 需要 感官， 没有什么 喜欢 那。 有 不 这样的 a 事物 这里。
它是 只是 a 工具 为了 配件 分布。
现在 让我们 得到 向下 到 这里的生意。
I 有 分配 的 两个都 治疗 和 控制，
那 是 卡贝缩宫素 和 催产素。
让我们 分离 那些。
你 能 做 那 经过 a 当地的 数据 筛选 为了 治疗
和 然后 患病的 选择 治疗 这里， 那是 卡贝缩宫素。
在 这 正确的 这里 我们 有 这 数据 点， 那些 黑色的 点,.
他们 是 所以 许多， 15,000 的 他们。 那些 那 是 治疗 和 卡贝缩宫素，
那 他们 看 喜欢 a 连续的 线 但 那些 是 这 點。
他们是 不是 拥有 蓝色的， 他们是 非参数 估计，
非参数估计 [听不清 00:25:41]。
他们 是 这 相同的 作为 这 二项式 观点 明智的， 因为 他们 有 不 感官的。
然后 在哪里 这 对数正态 这里？
有 不 对数正态 在 这 菜单 为了 分布。
那是 因为 那里 是 零 在 这 数据。
然后 我们 不能 合身 a 对数正态 和 二 参数。
一些 女性 是 非常 幸运 足够的 到 有 [听不清 00:26:06] 零
毫升 血 损失。
大概 那 曾是 一些 错误。
那里 是 女性 那 去了 几乎 到 4000 在 这 控制
和 那些 是 大概 在 震惊。
这 大的 跨度 这里 为了 这 二项式 变化 曾是 分离 只是 二。
好的， 让我们 合身 这 临界点 对数正态。
这 对数正态 那 你 拿 a 转移 所以 那 我们 能 放 这 零 在 这 场地。
现在 我们 有 三 线 这里。
这 红色的 一 是 这 临界点 对数正态。
他们 是 全部 三。 他们 是 隐藏 他们自己， 这 三 的 他们。
然后 人们 能 说 “出色地， 好的， 这 合身 是 非常 好的， 完美的。”
它是 不是 总是 喜欢 那。 如果 I 合身 a 普通的 或者 a 最小 价值 这里
事物 喜欢 那 ， 你 能 看 那 你 来 出去 但 那是 不 这里需要。
我们 能 寻找 这 风险 在 一些 地方 在 这 结果在这里。
这 风险 是 一减 0.985。 如果 你 不 想 到 做 这 种类 的 减法，
我们 能 展示 这 生存 曲线 和 这 风险 是 1.47 为了 卡贝缩宫素。
如果 I 想 到 看 这 风险 在 1,000
为了 催产素， 它是 再次 这 相同的， 1.47。 哇。
我们 有 还 信心 间隔 这里。
人们 将要 挑战 我们 说，
“T 软管 分布， 他们 看 这 相同的 因为 的 这 规模 的 这 图形。”
出色地， 让我们 拿 向上 这 挑战。
让我们 做 a 飞涨 这里。
让我们 做 a 飞涨 大约 1,000。
只是 因为 我们 是 关怀 关于 那。
看 如何 关闭 这 合身 是。
它是 非常 关闭。
现在 I 能 去 甚至 更远， 喜欢 这。
和 现在 我们 能 看 甚至 更多的。
我们 看 那 这 观点 估计 这 黑色的 点 这里， 如果 你 想，
它是 几乎 这 相同的 作为 这 红色的 线， 哪个 是 这 对数正态 栅栏。
我的 同伴 调查人员 那里 可以 看 那 I 不 有 表达式 或者 a 桌子。
A 桌子 惯于 说 任何事物。 他们 可以 甚至-
I 不 知道- 但 他们 可以 甚至 思考 那 统计学家 是 作弊。
这里 是 这 简单的 方式 到 展示 它 但 那里 是 更多的 到 看 这里。
如果 你 看 这 信心 间隔 为了 这 对数正态 分配，
它是 一 第三 的 那 的 这 非参数分布。
出色地， 自从 这 精确 与...相配
增加 这 正方形 根 的 这 实验 尺寸。
我们 能 猜测 那 如果 我们 拿 尺寸 一 第九 的 那
I 会 得到 为了 这 对数正态 这 相同的 信心 间隔
那 I 得到 为了 这 非参数 这里。
那是 有趣的。
反而 的 使用 3万 女性， 本质上 I 可以 使用 3000 和 得到 这 结果。
那 曾是 非常 好的 为了 这 调查人员 他们 计划 在 那。
这减少了
[听不清 00:29:55] 的 这 信心 间隔
来了 从 这 对数正态， 哪个 曾是 不是 计划。
所以 某事 别的 到 听到。
出色地， 好的， 你是 正在做 美好的 为了 这 风险 .
你是 得到 这 风险 从 这 日志 普通的 哪个 是 这 相同的 作为 这 二项式 速度
和 你 有一个 更近 信心 间隔
如果 这 日志 普通的 假设 是 好的， 它 是。
现在 什么 关于 这 相对的 风险 ?
出色地， 我们 能 去 和 拿 这 对数 的 这 五.
你 有 a 普通的 分配
所以 我们 有 a 标准 设备 到 做 一些 回归 和 寻找 这 相对的 风险。
但 I 记住 约翰 太阳 说 在 这 相同的 会议 最后的 年。
他的 讲话 有 a 好的 标题， 精美的 野蛮人 力量。
让我们使用 这 相同的 事物， 精美的 野蛮人 力量。
如果是 好的 为了 约翰·索尔， 它是 去 到 是 好的 为了 我们 也。
这里 是 这 估计...
估计 参数 的 这 对数正态 那 我们 得到。
如果 我们 能 做 a 引导程序 样本 的 这，
我们 能 计算 这 风险， 这 引导程序 风险。
我们 有 a 引导程序 样本 为了 这 风险。
我们 能 做 那 为了 卡贝缩宫素 和 为了 催产素 和 那是 好的。
然后 你 说， “出色地， I 有 到 程序 这。”
“我 有 到 程序 这 引导程序 样本。” 它是 不是 难的 但 你 有 到 程序
和 然后 你 有 到 计算 1000 次， 2000 次， 无论它是什么 对数正态 适合。
但 不， 跳转 是 好的 两次。 如果 你 点击 和 这 正确的 按钮，
这 桌子， 你 有 引导程序 在 这 菜单。
这 建议 是 到 拿 2500， 我们 能 拿 5,000 或者 任何，
但 它 需要 a 长的 时间。
我们 做过 那 和 1,000。
我们 是 非常 快乐 和 那。
它 需要 10 分钟 或者 所以 为了 每个 的 治疗 和 卡贝缩宫素 或者 催产素。
我是 不是 去 到 制作 你 等待 10 分钟， I 没有 想 到 等待 为了 更长，对吧。
我们 做过 那 前
和 这里 是 这 引导程序 样本 为了 这 控制。
I 意思是， 那 是 催产素。
这 输出 是 这 参数 这里。
这 第一的 线 是 这 实际的 结果 的 这 实验
和 全部 这 休息 是 1,000 引导程序 样品 那是 为什么 我们 有 1,001 这里。
现在 这 柱子 这里
来了 从 这 参数。 它是 只是 这 风险 估计。
一 减 这 日志 普通的 分配 在 这 观点 1,000 减 临界点，
地点 和 规模。
美好的， 简单的。
现在 这是 这 相同的 事物 为了 卡贝缩宫素。
现在 I 使用 a 结果 那 我已经 读 这 书 经过 [听不清 00:33:18] ,
这 男人 WHO 知道 一切 关于 引导程序。
到 有 a 引导程序 样本 的 这 相对的 风险，
全部 I 有 到 做 是 拿 那些 二 引导程序 样品 这里
和 加入 这 表 排 明智的。
它是 a 米奇 老鼠 手术 为了 跳转， 喜欢 我们 做 和 这 表 这里 和 所以 在。
这是 这 结果。
I 保留 只是 这 风险 柱子 这里 为了 卡贝缩宫素 这里 和 催产素。
如果 你 不 想 到 使用 这 额外的 观点， I 不 知道 为什么 你 不会 这 吨。
我们 能 排除 它 到 使用 只是 这 引导程序。
我们 有 这 亲戚 风险 这里， 只是 这 商 的 那些 二 列。
是 完毕。
拿 这 分配 的 这 引导程序 样本， 这 相对的 风险
和 这里 我们 是， 是 几乎 到 庆祝 现在。
这是 这 分配。
你 不 看 1.23 这里... 是的， 你 看， 但 然后
我们 需要 现在 一 双面 信心 间隔 和 95% 覆盖范围。
I 需要 这 5% 分位数， 哪个 是 不是 这里。
好的， 所以 我们 亲切地 问 跳转
到 计算 那 你 能 放 展示 选项， 风俗 分位数
和 我们 需要 0. 95分位数， 哪个 转弯 出去 到 是 1.11.
我们 甚至 有 a 奖金 结果 哪个 是 这 信心 间隔 为了 这 估计。
如果 你 想 到 是 真的 安全的， 我们 能 使用 上部，
上部 信心 限制... 为了 这 置信限度的限度
那是 也 涉及 到 说。 反正， 它是 远的 离开 比 1.23.
然后 我们 有 已证实 在 一些 感觉，
我们 有 抛出 证据 那 卡贝缩宫素 是 非 下 到 催产素。
那是 这 结果 我们 已出版。
A s I 告诉 你， 那 发布 和 一些 工作 经过 这 调查人员
它是 温暖 这 心 的 这 母亲，
这 欧洲的 权威 WHO 曾是 俯瞰 这 审判
和 卡贝缩宫素 是 不是 存在 用过的 在 地方 在哪里 你 有 不 代码 链 保证。
让 我 使用 你的 时间 如果 I 能，
只是 到 展示 这 效率 那 我们 得到。
让 我 去 后退 到 推介会 这里。
让我们 看 这 相对的 效率 的 二项式 相对 对数正态。
让我们 拿 这 问题， 不是 非劣效性 但 简单的 问题
的 测试 优势 的 a 新的 药品 超过 催产素。
这 新的 药品 会 是 声明 优越的 如果 它是 风险
为了 前列腺增生症 是 较少的 比 1.5% 比较的 和 2% 的 催产素。
我们 有 这里 全部 我们 需要 到 做 a 二项式 测试。
为了 这 对数正态 测试 我们 需要 到 转变 从 这 片 到 这 方法。
让我们 做 它。
为了 这 [听不清 00:37:15] , 你 有 这，
为了 这 对数正态， 我们 只是 做 这。
我们 想 到 知道 这 风险，
是 这 可能性 的 存在 更大 比 1000 所以我们 拿 日志 在 两个都 侧面，
不 减去 然后 标准化， 哪个 是 现在 a 普通的 方差。
和 这里 为了 年代, 这 标准 偏差， 使用 0.7。
它是 重要的 在 每一个 少量 那 我们 做过，
每一个 推理 那 我们 做过 和 那些 三 试验 和 然后 a 很少 更多的，
那 我们 有 数据 可用。
每一个 时间 这 标准 偏差 来了 关于 0.7。
我们 称为 开玩笑地说， 这 是 a 普遍的 持续的 的 P PH.
这 标准 偏差 的 这 对数 的 这 血 体积 损失 是 0.7
我们 代替 S 经过 0.7。 我们 计算 这 分位数 在 2% 和 然后 此处1.5%
我们 解决 这 方程式 在 他们 和 我们 有 那些 二 方法 到 比较
和 a 普通的 分配。
这 不同之处 是 0.08 14.
好的， 现在 我们 去 后退 到 跳转。
I 感觉 甚至 羞愧 的 显示 那 但 它是 乐趣
和 我们 做过 那 为了 我们的 医疗的 团队 那里 和 它 曾是 非常 引人注目的， 作为 I 告诉 你。
对不起 关于 全部 那些 视窗 打开 这里。
非常 简单的。 你 来 到 美国能源部， 样本 尺寸 探索者，
力量， 这是米奇 老鼠 东西。
让我们 做 那 为了 这 样本 尺寸 为了 二 独立的 样本 比例。
我们 有 一 双面， 它是 a 优势 测试。
这 部分 在下面 这 新的 是 2%
在下面 这 选择 是 1.5%。 它是 去 到 改变 到 也 很多， 1.5 在 隐藏 这里。
然后 我们 想 8% 为了 力量 和 这 样本 尺寸 是 17,000。
好的， 17,000 到 去 老的 時尚。
让我们 计算 这 样本 尺寸 为了 这 对数正态。
使用 样本 尺寸 探险家 从 美国能源部，
力量 和 力量 为了 二 独立的 样本 方法。
我们 有 a 一 双面 测试。
我们 有 到 添加 这 标准 偏差 哪个 是 0.7 为了 两个都 组
和 然后 这 不同之处 到 探测 我们 有 计算 0.0814
和 我们 想 80% 力量。
好的， 我们 来了 到 这 结果。
现在， 这 样本 尺寸 或者 这 实验 尺寸 是 1831年。
那是 关于 一 第九 的 这 17000 那 我们 有 计算 为了 这 二项式
[听不清 00:40:31]。
那是 什么 我们 得到 经过 只是 检查 这
宽度 的 这 信心 间隔 在 这 可靠性 平台。
那是 如何 很多 更多的 高效的 使用 对数正态 [听不清 00:40:48] 二项式。
只是为了完成...
只是 到 结束 这 说唱 是
这 对数正态 分配 适合 非常 出色地 这 血 损失 体积 分配
所以 为什么 不是 到 使用 它？
使用 这 事实， 这 估计 的 风险是 很多 更多的 精确的。
我们 甚至 展示 那 我们的 大的 审判 曾是 已保存
在 一些 感觉 经过 显示 非 自卑 的 卡贝缩宫素， 使用 这 对数正态。
我们 是 非常 快乐的 到 交流 到 你
那 a 新的 审判 是 已经 进行 现在 使用 这 对数正态。
现在 这 审判 会 不是 来 到 生活
因为 我们 不 有 钱 为了 3万 人们。
但 自从 我们 是 使用 仅有的 较少的 比 4000， 那 制成 这 审判 可能的。
它是 进行 现在。 它是 为了 治疗， 不是 为了 预防 喜欢 他们是 的 其他的。
那是 什么 I 有 到 告诉 你。 感谢 你 非常 很多。
