레벨: 중급
피험자에게 발생하는 부작용의 보고, 추적 및 분석은 임상 시험의 안전성 평가에 중요합니다. 많은 제약 회사와 신약 신청을 제출하는 규제 당국은이 부작용 평가를 지원하는 JMP Clinical을 사용합니다. 생체인식 분석 프로그래밍 팀은 의료 모니터 및 검토자를 위한 정적 테이블, 리스팅 및 다이어그램을 작성할 수 있습니다.
이것은 특정 이벤트의 발생으로 인한 의학적 영향을 이해하는 의사가 부작용의 요약과 직접 상호 작용할 수 없다는 비효율적입니다. 그러나 유해 사례의 간단한 계산과 빈도 분포를 만드는 것조차 반드시 간단하지는 않습니다. 이 프레젠테이션에서는 JMP Clinical의 주요 보고서인 부작용 카운트, 빈도, 발생률 및 이벤트가 발생할 때까지의 시간 출력에 중점을 둡니다. JMP Clinical의 상식을 넘어서는 리포트 기능으로 JMP의 계산식, 데이터 필터, 커스텀 스크립팅된 컬럼 스위처, 가상 결합된 테이블에 크게 의존하는 복잡한 계산을 하고 있어도 완전히 동적 부작용 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다.
Kelci Miclaus는 JMP Life Science R&D의 관리자로 JMP Genomics 및 JMP Clinical 소프트웨어의 통계 기능을 개발하고 있습니다. 그녀는 2006년에 SAS에 입사하여 노스캐롤라이나 주립 대학에서 통계학 박사 학위를 취득했습니다.
