Hola.
I soy José Roble,
a estadístico en Estadística Consultante en Campinos, Brasil.
I agradecer tú para el oportunidad a espectáculo un solicitud de JMP a clínico ensayos
dónde a importante mejora movimiento vino de a estadístico descubrimiento.
Como a resultado de eso descubrimiento,
uno ensayo terminó con el esperado y muy deseado resultados.
Posterior ensayos en el mismo síndrome voluntad ser mucho más económico y más rápido.
El problema es el sangría después nacimiento o posparto hemorragia, P Filipinas para corto.
P Filipinas cuentas para 125.000 fallecidos por año.
Incluso en desarrollado países como el Unido Estados,
es el causa de 11% de el materno fallecidos.
Ahora, HPP es definido, justo para clasificación,
como sangre volumen en exceso de 500 ml en 24 horas después entrega.
Si el volumen excede 1.000 ml, entonces es severo HPP.
Será interesante a saber el principal causa de HPP.
90% de el causa son atonía uterina .
Es a falla de el útero a contrato después el entrega.
Si el útero fallido a contrato, entonces el sangría continúa.
Entonces nosotros poder tratar eso por donación drogas a contrato el útero
o por alguno físico acción.
El principal causa son trauma
y tejido placentario retención y coagulación sistema falla.
Tú lo harás ser relación comercial con Atomía del útero y es prevención.
HPP poder traer grave amenaza a la mujer vida y salud.
Es comienzo debe ser rápidamente diagnosticado durante el entrega y tratado.
Tratos incluir, como I dicho, droga tratamiento con adicional uterotónicos
Y como último complejo,
artería riego o h histerectomía, el útero eliminación.
Nuevo drogas y dispositivos son ser desarrollado a prevenir HPP.
Cada uno de aquellos debe ser probado en clínico ensayos antes ellos son permitido
a usar en el natural entregas.
Nosotros tener datos en tres muy grande ensayos.
El primero uno, el más antiguo uno, era publicado en 2001.
Él era el Misoprostol.
Eso es el nombre de a droga
eso era comparado a el estándar tratamiento y usado 18.000 mujer.
El segundo uno después eso,
y eso era publicado en 2012, es el Activo Gestión, no a droga,
pero a físico procedimiento de tracción el umbilical cuerdas.
Ahora, el Misoprostol no probar a ser como eficaz como el estándar droga
de tratamiento, cual es oxitocina.
El Activo Gestión hizo no espectáculo cualquier mejora también en HPP.
Ahora eran yendo a trato... Lo siento, con el Ensayo de carbetocina ,
publicado en 2018, el más grande de todo, eso inscrito 29.000 mujer.
En todo estos ensayos, el primario resultados eran severo HPP y/o PP H.
Ahora, a diagnosticar sPPH y/o PP Yo, nosotros necesidad a saber el sangre volumen.
El observaciones eran volumen, el números volúmenes en m L.
Pero solo el indicadores de SPPH y HPP
eran consideró en el estadístico análisis.
Eso es binomio varianza cero, uno, Sí o No.
Bueno, en despecho eso nosotros tenía el información acerca de el sangre volumen.
Antes nosotros proceder, justo a pequeño explicación
acerca de el dos drogas eso Bueno ser relación comercial con, otra vez.
El estándar droga a uso en entregas es oxitocina.
Es dado rutinariamente a cada entrega trabajar,
cada parte en el mundo.
Como pronto como el bebé es entregado, el mujer recibe a disparo de oxitocina.
Es a estándar procedimiento.
Ahora, oxitocina es muy lindo.
Él reduce el severo HPP tarifas de 3,84% a 2%.
Él ayuda el incidentes o el tarifas de el esPPH.
Pero allá es a problema, él es a termolábil sustancia.
Él debe ser conservó en a frío cadena en Siete centímetro calificaciones todo el tiempo.
Ahora, en países con bajo recursos, este poder ser a problema.
Si tú hacer no mantener él en este frío cadena logístico,
el droga voluntad perder es eficacia, Soy Lo siento.
A veces tú poder aplicar a droga eso es no eficaz en todo.
Ahora, carbetocina, es a nuevo droga cual tiene el mismo activo principio de oxitocina
y justo a cambiar en el excipientes eso marcas él calor- estable.
Carbetocina poder ser conservó para seis meses en 30 centígrados,
cual es acerca de habitación temperatura en mayoría lugares en el mundo.
Ahora, allá eran muy alto esperanzas
eso carbetocina quería ser a bien reemplazo para oxitocina,
mayoría de todo para uso en aquellos bajo- recurso países.
Una clínica ensayo era ideado para HPP, él era hecho por La OMS
y él era un no- inferioridad ensayo.
El parámetros para este ensayo son en el objetivo.
El investigadores dicho eso, a declarar carbetocina no- inferior
a oxitocina, él debería preservar 75% de el beneficios.
Ahora, el beneficio es este 3,84% menos 2%
entonces este da a ellos no inferioridad margen de 0.4 6%.
Nosotros son hablando acerca de muy bajo tarifas y el relativo riesgo de 1.23.
Carbetocina quería ser declarado no inferior a oxitocina
si en el ensayo nosotros podría probar o traer evidencia en
eso a relativo riesgo es menos que 1.23.
Este resultado en justo a asombroso competencia en a muestra tamaño con encima 30.000 gente.
Nosotros terminó arriba con a ensayo con acerca de 29.000.
Aquellos eran en varios países como nosotros firmado eso mesa antes
en el muchos centros.
Él era a muy caro ensayo, justo a datos recopilación
de Bueno encima casi dos años.
Es a muy grave cosa.
Por qué son el ensayos entonces ¿grande?
Bien, el obvio respuesta respuestas a eso pregunta,
es el proporción ser comparado son pequeño.
El efectos son necesariamente incluso menor.
No entonces obvio, pero es aún obvio,
eso el triunfo necesidades a ser entonces grande porque nosotros son vencido a excelente trato
de información por cartografía En, el volumen, en dos categorías, como este.
En este histograma aquí nosotros tener el actual distribución de el sangre pérdida volumen
para el 29.000 sujetos de el ensayo y entonces el cortar- fuera de punto, miles .
Justo imaginar,
justo mirando en el histograma, cómo mucho información es perdido
por tomando todo el sutilezas de el frecuencia de el histograma
en cero, uno izquierda a el mil línea, bien a el mil línea.
Pero eso es el forma él era hecho,
porque para alguno razones gente como a usar este dicotomización.
Si es encima 1.000, es severo HPP.
Si no, es no.
I no saber incluso si eso es Bueno también asociado
con cualquier más consecuencia en el salud de el mujer.
Eso es el forma es hecho.
El clasificación es eso.
Ahora JMP ayudó a nosotros a descubrir
eso el distribución de el sangre pérdida volumen es registro normal.
Allá es a historia detrás él.
Nosotros colocar adelante a analizar el experimento como decidido por el investigadores
utilizado en el binomio distribución.
Pero nosotros sierra eso muy fácilmente eso el dos distribuciones
de carbetocina y oxitocina, el sangre volumen de pérdida distribución
eran bonito mucho el mismo.
Nosotros eran no muy feliz con esta dicotomización a comenzar con,
pero nosotros tenía a hacer él.
Eso es qué el protocolo dicho.
Ahora, una vez nosotros el estadísticos en el ensayo, nosotros encontró más allá de cualquier duda
eso el distribución era registro normal.
Cuando I decir el distribución de sangre pérdida volumen es registro normal,
I significar a grande Si es así,
es no un aproximación, a lindo adaptar, cosas eso nosotros estadísticos como.
No, nosotros tenía 29.000 agujas y el adaptar tú son yendo a ver era perfecto.
Entonces nosotros fue a hacer alguno tarea y nosotros encontró de física
eso el sangre pérdida volumen distribución... Disculpar a mí, el líquido volumen
en tubería tiene a registro normal distribución,
y eso tiene estado conocido desde el siglo XIX siglo.
Próximo de física.
De curso, nosotros comprendió eso nuestro tubería son sangre vasos, entonces ellos son elástico.
El viscosidad de el sangre cambios porque de coagulación.
Pero aún, nosotros tener clasificar de a modelo.
Nosotros tener líquido en tubería, fluido en tubería, y el datos presentado eso.
Nosotros eran muy entusiasmado con eso.
Nosotros fue más a ver el consecuencia de usando V para el estimación de el riesgo
y nosotros consiguió lindo resultados.
Ahora entonces nosotros tenía a convencer el investigadores.
Semejante a grande ensayo tiene lotes de investigadores, grande disparos.
El médicos, ellos propio el problema,
entonces ellos tener el último palabra y todo.
Ellos arrojado en el idea.
Alguno de a ellos en realidad no como.
Ellos dicho, "Bien, nosotros usar No hipótesis
desde él justo binomio variante, él tiene No modelo."
Él tiene, pero ellos pensar él no.
Gente pensar es también simple.
Qué si el registro normal distribución es no ¿correcto?
Nosotros poder tener equivocado resultados.
Entonces nosotros hizo exactamente qué eran yendo a hacer bien aquí.
Ahora, nosotros hizo el análisis en frente de a ellos,
y eso con JMP era muy irresistible, y I esperanza tú aceptar con eso.
JMP ayudó también en el comunicación
de el descubrimiento a el investigadores en a muy irresistible forma.
Justo entonces, a avance el resultado,
usando el logaritmo normal distribución ahorra el resultados de el experimento.
Eso es parte de el historia.
Nosotros fue en entonces a publicar aquellos resultados
después el publicación de el experimento era hecho, porque el experimento fallido.
Tú lo harás ver eso es a lindo historia.
Pero entonces nosotros publicado el resultados con el logaritmo normal distribución
como a secundario análisis.
Eso tocado el copas de el europeo autoridades,
Al igual que la ADMA.
Bien ahora, carbetocina es muy felizmente
ser usado en bajo- recurso países, dónde él es necesario.
Somos muy feliz con eso.
Dejar a mí espectáculo tú cómo él fue.
Primero de todo, el medición.
Tú ver en el izquierda, a clasificar de coleccionista a recolectar el sangre.
Es usado en muchos caso en entregas.
Como I dijo tú, a veces
tú tener a llevar muy rápido acción cuando el mujer es sangría también mucho.
Gente poder evaluar el sangre pérdida por justo vidente el mancha
en el cama, en el piso.
Pero en muchos caso, gente usar eso coleccionista.
Eso coleccionista tiene a escala eso I engrandecido en el bien.
En el primero dos ensayos,
el sangre pérdida volumen era evaluado con eso.
Entonces ellos cambió.
Ellos cambió porque él era No bien, no perfecto para nuestro experimentos,
el tres de a ellos eso es estado correr para acerca de 20 años ahora.
Dejar a mí espectáculo tú cómo él va con JMP.
Vamos ver.
I sentir más cómodo con JMP.
Aquí es a datos mesa con todo el 71.000 caso
de el tres ensayos.
Miso prostol.
Aquí ellos son.
Qué oprostol, A activo Gestión, y Carbetocina .
Vamos ver el distribución de el sangre pérdida volumen
para tres de a ellos por ensayo, no por tratamiento.
El diferencia por tratamiento es entonces pequeño
eso él no asunto para este corto demostración aquí.
Soy no analizando el experimento todavía.
Aquí es para Misoprostol distribución.
Tú ver eso es a muy lindo registro normal, no es ¿él?
Poder ser algo demás, pero él es registro normal.
Él aspecto como a lindo distribución, pero él tiene problemas.
Es ocultación el problemas, de hecho, no para adecuado a registro normal,
pero para analizando el forma él era con el binomio variantes.
Vamos usar el Ladrón herramienta y cambiar el patas de el histograma.
Hacer a ellos disolvente.
Bueno, allá nosotros ir.
Qué nosotros ver, nosotros ver zapatillas con clavos en distribución.
Regularmente tú tener zapatillas con clavos, tú poder ver a ellos aquí.
Dejar a mí cambiar a pequeño Un poco, sí.
Ahora tú dicho, Bueno, Hay No problema.
Es como numérico integración.
Tú perder en el uno haz entonces tú tener acceso en el otro haz
y ellos alternar y tú fin arriba con a lindo integración.
Bien, no el caso aquí,
porque nosotros tener a problema
eso en 1.000 nosotros tener a cortar- apagado aquí.
Dejar a mí llevar a zoom de distribución alrededor 1.000, cual asunto mayoría para a nosotros.
Ver Aquí está el espiga en 1.000 .
Pero tú ver parte de este frecuencia aquí llega de el izquierda, de el 900.
Porque de el lectura de eso escala,
eso escala era bruto y gente tendido a redondo el números.
Allá es a clasificar de a dígito preferencia aquí.
Es muy claro eso alguno de el conocido casos de HPP
eran emocionado a HPP.
Es No trivial cantidad para eso pequeño frecuencia aquí.
Eso medio eso en despecho de teniendo No modelo, como mi colega dicho,
para el binomio variantes,
nosotros probablemente tener a positivo inclinación en este estimación.
Ahora, este problema era tomado cuidado de por tomando el peso
de el coleccionista dispositivo antes el recopilación, antes el usar,
antes el procedimiento, y entonces pesándolo de nuevo después el procedimiento.
Eso era hecho solo para el carbetocina ensayo
eso comenzó en el carbetocina ensayo.
Si tú ir el mismo truco aquí, cambiar el vigas.
Ahora tú ver eso nosotros tener a lindo distribución,
No problema con zapatillas con clavos ya no.
Peso resuelto eso problema.
Ahora, dejar a mí decir tú este coleccionista es no para el experimento.
Es para actual clínico usar.
El evaluación de el sangre pérdida y es velocidad durante el entrega
es perfecto con eso escala.
Nosotros no puedo eliminar eso y luego pesar entonces a decidir eso,
tú tener a llevar, decir, una histerectomía o algo así como eso.
Es aún en lugar, es aún usado como eso.
Nosotros justo cambió él para el ensayo.
Nosotros esperar en el fin.
Eso es justo para curiosidad o algo interesante.
Eso vino también de el capacidad eso nosotros tener entonces fácilmente
a hacer este clasificar de análisis con JMP.
Eso es más importante que nosotros poder incluso pensar de.
Ahora Vamos ir a el real problema.
Él es también fácil con JMP.
Soy yendo a analizar el resultados de el carbetocina ensayo
pero entonces, entonces eso I no conseguir mezclado arriba en frente de tú,
I preparado datos colocar con subconjunto justo para el ensayo de carbetocina .
Aquí él es, 29.000 casos solo.
Eso es a subconjunto de eso otro ensayo.
Dejar a mí llevar el oportunidad a decir tú qué el datos eso I tener aquí,
de curso, eso es no el lleno datos de el ensayo, eso clínico ensayos.
Clínico ensayos, tú recolectar el cientos de columnas de [inaudible 00:20:56]
para muchos razones y para controlando etc. y entonces adelante.
Aquí nosotros tener justo el centro,
porque el experimento era aleatorizado por centro entonces I tener a mantener él.
Entonces el brazo, es uno y dos aquí pero aquí tener el asunto eso es cerrado
y I tener abierto tratamiento y control aquí el el juicio es encima, de curso.
Entonces el volumen, eso es todo el datos nosotros necesidad.
Aquellos dos columnas aquí son derivaciones, son el indicador sPPH y P Filipinas indicador
entonces ellos son justo muy fácil a hacer.
Justo un indicador de [inaudible 00:21:48] PPH en este caso.
Vamos comenzar por analizando el forma protocolo SEB, quizás en a simple forma,
no haciendo el completo análisis, pero Vamos analizar el SPPH respuesta.
Recordar... No recordar, I no decir eso todavía.
En el actual ensayo análisis, nosotros vino a el relativo riesgo de 1.26
y el máximo, I dijo tú, para no inferioridad era 1.23.
Así es era a cerca omitido situación.
Nosotros podría no declarar no inferioridad
y si tú ir a el publicación de el experimento,
tú poder encontrar en el referencia en el último deslizar aquí.
Nosotros tener a publicar eso nosotros no probar no inferioridad, mucho a nuestro remordimientos.
Vamos ir y hacer él justo a espectáculo eso es a clasificar de espectáculo apagado para JMP.
Cómo nosotros necesidad ahora es a adaptar Y por INCÓGNITA.
Es entonces simple después todo eso trabajar.
Nosotros tener tratamiento para X
y nosotros tener a usar bloquear para centros, justo a respeto aleatorización.
Y allá nosotros poder explorar el resultados de este aquí.
Pero Soy mirando justo para el relativo riesgo, cual es uno Artículo en el...
Es uno artículo en el menú aquí, relativo riesgo.
Bien, uno es nuestro respuesta y tratamiento debe ser en el numerador.
Eso es nuestro elección.
Allá nosotros ir. Nosotros tener abajo aquí 1.255,
eso es el 1.26 eso nosotros consiguió con aquellos lindo modelos,
aleatorio modelos para centro y cosas como eso.
Entonces es 1.25. Es a cerca extrañar situación.
Nosotros no probar no inferioridad.
En cambio de justo llanto encima el resultados,
nosotros fue en y intentó a hacer un análisis eso era no planificado,
pero de todos modos, nosotros publicado él como a clasificar de secundario análisis después.
Vamos analizar el distribución de en.
A hacer eso, Soy no yendo a el distribución plataforma.
Bastante, Soy yendo a usar fiabilidad y supervivencia, distribución de la vida
porque es a mucho más rico plataforma para estudiando distribuciones,
excepto eso el variable, el columna debe ser no- negativo.
Eso es el caso para volumen, bueno.
I poder usar este en cambio de momento aquí.
I no necesidad sensorio, nada como eso. Hay No semejante a cosa aquí.
Es justo a herramienta para adecuado distribuciones.
Ahora Vamos conseguir abajo a Negocios aquí.
I tener distribución de ambos tratamiento y control,
eso es carbetocina y oxitocina.
Vamos separado aquellos.
Tú poder hacer eso por a local datos filtrar para tratamiento
y entonces Enfermo elegir tratamiento aquí, eso es carbetocina.
En el bien aquí nosotros tener el datos agujas, aquellos negro puntos,.
Ellos son entonces muchos, 15.000 de a ellos. Aquellos eso eran tratado con carbetocina,
eso ellos mirar como a continuo línea pero aquellos son el agujas.
Ellos son no teniendo azul, ellos son no paramétrico estimaciones,
estimaciones no paramétricas [inaudible 00:25:41].
Ellos son el mismo como el binomio punto inteligente, porque ellos tener No sensorio.
Entonces ¿Dónde está? el lognormal ¿aquí?
Hay No lognormal en el menú para distribuciones.
Eso es porque allá son ceros en el datos.
Entonces nosotros no puedo adaptar a lognormal con dos parámetros.
Alguno mujer son muy afortunado suficiente a tener [inaudible 00:26:06] cero
mililitros para sangre pérdida.
Probablemente eso era alguno error.
Allá eran mujer eso fue casi a 4000 en el control
y aquellos eran probablemente en choque.
Este grande durar aquí para el binomio variación era separando justo dos.
Bueno, Vamos adaptar el límite lognormal.
El lognormal eso tú llevar a cambio entonces eso nosotros poder poner el ceros en el campo.
Ahora nosotros tener tres pauta aquí.
El rojo uno es el límite lognormal.
Ellos son todo tres. Ellos son ocultación ellos mismos, el tres de a ellos.
Entonces gente poder decir "Bien, bueno, el adaptar es muy lindo, perfecto."
Es no siempre como eso. Si I adaptar a normal o a pequeñísimo valor aquí
cosas como eso , tú poder ver eso tú venir afuera pero eso es No Necesito aquí.
Nosotros poder encontrar el riesgo en varios lugar en este resultado aquí.
El riesgo es uno menos 0,985. Si tú no desear a hacer este clasificar de sustracción,
nosotros poder espectáculo el supervivencia curva y el riesgo es 1.47 para carbetocina.
Si I desear a ver el riesgo en 1.000
para oxitocina, es de nuevo el mismo, 1.47. Guau.
Nosotros tener también confianza intervalo aquí.
Gente voluntad desafío a nosotros decir,
"Yo manguera distribuciones, ellos mirar el mismo porque de el escala de el gráfico."
Bien, Vamos llevar arriba este desafío.
Vamos hacer a zoom aquí.
Vamos hacer a zoom alrededor 1.000.
Justo porque nosotros son cariñoso acerca de eso.
Mirar cómo cerca el adaptar es.
Es muy cerca.
Ahora I poder ir incluso más, como este.
Y ahora nosotros poder ver incluso más.
Nosotros ver eso el punto estimaciones este negro punto aquí, si tú desear,
es casi el mismo como el rojo línea, cual es el lognormal cerca.
Mi compañero investigadores allá podría ver eso I no tener expresiones o a mesa.
A mesa no decir cualquier cosa. Ellos podría incluso-
I no saber- pero ellos podría incluso pensar eso estadísticos eran infiel.
Aquí es el fácil forma a espectáculo él pero allá es más a ver aquí.
Si tú ver el confianza intervalo para el lognormal distribución,
es uno tercero de eso de el distribución no paramétrica.
Bien, desde el precisión va con el...
aumentar con el cuadrado raíz de el experimento tamaño.
Nosotros poder adivinar eso si nosotros llevar tamaño uno noveno de eso
I quería conseguir para el lognormal el mismo confianza intervalo
eso I conseguir para el no paramétrico aquí.
Eso es interesante.
En cambio de usando 30.000 mujer, esencialmente I podría usar 3000 y conseguir este resultado.
Eso era muy bien para el investigadores, ellos planificado en eso.
Esto redujo
[inaudible 00:29:55] de el confianza intervalo
vino de el lognormal, cual era no planificado.
Entonces algo demás a escuchar.
Bien, bueno, estás haciendo bien para el riesgo .
Estás conseguir el riesgo de el registro normal cual es el mismo como el binomio tasa
y tú tener una íntimamente confianza intervalo
si el registro normal suposición es bueno, él es.
Ahora qué acerca de el relativo riesgo ?
Bien, nosotros poder ir y llevar el logaritmo de el V.
Tú tener a normal distribución
entonces nosotros tener a estándar aparato a hacer alguno regresiones y encontrar el relativo riesgo.
Pero I recordar John Sol hablando en este mismo reunión último año.
Su hablar tiene a lindo título, Delicado Bruto Fuerza.
Vamos a usarlo el mismo cosa, delicado bruto fuerza.
Si es bien para Juan Sol, es yendo a ser bien para a nosotros también.
Aquí es el estimación...
el estimado parámetros de el lognormal eso nosotros conseguir.
Si nosotros poder hacer a oreja muestra de este,
nosotros poder calcular el riesgo, el oreja riesgo.
Nosotros tener a oreja muestra para el riesgo.
Nosotros poder hacer eso para carbetocina y para oxitocina y eso es bien.
Entonces tú decir, "Bien, I tener a programa este."
"I tener a programa el oreja muestra." Es no difícil pero tú tener a programa
y entonces tú tener a calcular 1000 veces, 2000 veces, Sea lo que sea lognormal encaja.
Pero No, JMP es lindo dos veces. Si tú hacer clic con el bien botón,
este mesa, tú tener oreja en el menú.
El sugerencia es a llevar 2500, nosotros poder llevar 5.000 o lo que sea,
pero él acepta a largo tiempo.
Nosotros hizo eso con 1.000.
Nosotros eran muy feliz con eso.
Él acepta 10 minutos o entonces para cada de tratamiento y carbetocina o oxitocina.
Soy no yendo a hacer tú esperar 10 minutos, I no desear a esperar para más largo, ¿verdad?
Nosotros hizo eso antes
y aquí es el oreja muestra para el control.
I significar, eso es oxitocina.
El producción son el parámetros aquí.
El primero línea es el actual resultado de el experimentos
y todo el descansar es 1.000 oreja muestras eso es por qué nosotros tener 1.001 aquí.
Ahora este columna aquí
vino de el parámetros. Es justo el riesgo estimar.
Uno menos el registro normal distribución en el punto 1.000 menos límite,
ubicación y escala.
Bien, fácil.
Ahora Aquí está el mismo cosa para carbetocina.
Ahora I usar a resultado eso Yo tengo leer el libro por [inaudible 00:33:18] ,
el hombre OMS sabe todo acerca de oreja.
A tener a oreja muestra de el relativo riesgo,
todo I tener a hacer es llevar aquellos dos oreja muestras aquí
y unirse el mesas fila inteligente.
Es a Mickey Ratón operación para JMP, como nosotros hacer con el mesas aquí y entonces en.
Aquí está el resultados.
I conservó justo el riesgos columna aquí para carbetocina aquí y oxitocina.
Si tú no desear a usar este extra punto, I no saber por qué tú no lo haría este yo.
Nosotros poder excluir él a usar justo el oreja.
Nosotros tener el relativo riesgo aquí, justo el cociente de aquellos dos columnas.
Eran hecho.
Llevar el distribución de este oreja muestra, el relativo riesgos
y aquí nosotros son, eran casi a celebrar ahora.
Aquí está el distribución.
Tú no ver 1.23 aquí... Sí, tú ver, pero entonces
nosotros necesidad ahora uno de un lado confianza intervalo con 95% cobertura.
I necesidad el 5% cuantil, cual es no aquí.
Bueno, entonces nosotros amable preguntó JMP
a calcular eso tú poder poner mostrar opciones, costumbre cuantiles
y nosotros necesidad 0. 95 cuartil, cual vueltas afuera a ser 1.11.
Nosotros incluso tener a prima resultado cual es el confianza intervalo para este estimar.
Si tú desear a ser en realidad seguro, nosotros poder usar la parte superior,
la parte superior confianza límite... Para el límite del límite de confianza
eso es también involucrado a decir. De todos modos, es lejos lejos que 1.23.
Entonces nosotros tener probado en alguno sentido,
nosotros tener arrojado evidencia eso carbetocina es no- inferior a oxitocina.
Eso es el resultado nosotros publicado.
A s I dijo tú, eso publicación con alguno trabajar por el investigadores,
es calentado el copas de el MADRE,
el europeo autoridad OMS era con vista a este ensayo
y carbetocina es no ser usado en lugares dónde tú tener No código cadena seguro.
Dejar a mí usar su tiempo si I poder,
justo a espectáculo el eficiencia eso nosotros conseguir.
Dejar a mí ir atrás a presentación aquí.
Vamos ver el relativo eficiencia de binomio versus lognormal.
Vamos llevar el problema, no no inferioridad pero simple problema
de probando el superioridad de a nuevo droga encima oxitocina.
El nuevo droga quería ser declarado superior si es riesgo
para sPPH es menos que 1,5% comparado con 2% de oxitocina.
Nosotros tener aquí todo nosotros necesidad a hacer a binomio prueba.
Para el lognormal prueba nosotros necesidad a convertir de este pedazo a el medio.
Vamos hacer él.
Para el [inaudible 00:37:15] , tú tener este,
para el lognormal, nosotros justo hacer este.
Nosotros desear a saber el riesgo,
es el probabilidad de ser más grande que 1.000 así que nosotros llevar registros en ambos lados,
No sustraer entonces estandarizado, cual es ahora a normal diferencia.
Y aquí para S, el estándar desviación, usar 0.7.
Es importante en cada poco eso nosotros hizo,
cada inferencia eso nosotros hizo con aquellos tres ensayos y entonces a pocos más,
eso nosotros tener datos disponible.
Cada tiempo el estándar desviación vino acerca de 0.7.
Nosotros llamado en broma, este es a universal constante de P PH.
El estándar desviación de el logaritmo de el sangre volumen pérdida es 0,7
nosotros reemplazar S por 0.7. Nosotros calcular el cuantiles en 2% y entonces 1,5% aquí
y nosotros resolver el ecuaciones en a ellos y nosotros tener aquellos dos medio a comparar
con a normal distribución.
El diferencia es 0.08 14.
Bueno, ahora nosotros ir atrás a JMP.
I sentir incluso avergonzado de demostración eso pero es divertido
y nosotros hizo eso para nuestro médico equipo allá y él era muy irresistible, como I dijo tú.
Lo siento acerca de todo aquellos ventanas abierto aquí.
Muy simple. Tú venir a GAMA, Muestra Tamaño Explorador,
Fuerza, es mickey ratón cosa.
Vamos hacer eso para el muestra tamaño para dos independiente muestra dimensiones.
Nosotros tener uno de un lado, es a superioridad prueba.
El proporción bajo el nuevo es 2%,
bajo el alternativa es 1,5%. Es yendo a cambiar a también mucho, 1.5 en ocultación aquí.
Entonces nosotros desear 8% para Fuerza y el muestra tamaño es 17.000.
Bueno, 17.000 a ir viejo formado.
Vamos calcular el muestra tamaño para el lognormal.
Usando Muestra Tamaño Exploradores de GAMA,
Fuerza y Fuerza para Dos Independiente Muestra Medio.
Nosotros tener a uno de un lado prueba.
Nosotros tener a agregar el estándar desviaciones cual son 0.7 para ambos grupos
y entonces el diferencia a detectar nosotros tenía calcular 0.0814
y nosotros desear 80% Fuerza.
Bueno, nosotros vino a el resultado.
Ahora, el muestra tamaño o el experimento tamaño es 1831.
Eso es acerca de uno noveno de el 17000 eso nosotros tenía calculado para el binomio
[inaudible 00:40:31].
Eso es qué nosotros consiguió por justo inspeccionando el
el ancho de el confianza intervalos en el fiabilidad plataforma.
Eso es cómo mucho más eficiente usando lognormal [inaudible 00:40:48] binomio.
Sólo para terminar...
Justo a finalizar el rap-up es
el lognormal distribución encaja muy Bueno el sangre pérdida volumen distribución
entonces por qué no a usar ¿él?
Usando este hecho, el estimaciones del Los riesgos son mucho más preciso.
Nosotros incluso espectáculo eso nuestro grande ensayo era salvado
en alguno sentido por demostración no- inferioridad de carbetocina, usando el lognormal.
Nosotros son muy feliz a comunicar a tú
eso a nuevo ensayo es ya en marcha ahora usando el lognormal.
Ahora este ensayo quería no venir a vida
porque nosotros no tener dinero para 30.000 gente.
Pero desde nosotros son usando solo menos que 4000, eso hecho el ensayo posible.
Es en marcha ahora. Es para tratamiento, no para prevención como ellos son de otros.
Eso es qué I tenía a decir tú. Agradecer tú muy mucho.
