Soy un fiel usuario de JMP desde hace más de diez años y he presentado JMP a muchos de mis colegas y estudiantes. Me encanta su interfaz de usuario y la velocidad con la que puedo realizar análisis.
Sin embargo, cada vez más revistas clínicas de mi campo (trasplantes) requieren modelos dependientes del tiempo (normalmente modelos de Cox) para su publicación (véase Gaynor et al. Am J Transplant. 2023 p.815, que recientemente destacó este hecho en la revista de trasplantes número uno del mundo). Por ello, como médico, me veo cada vez más obligado a confiar en mis colegas estadísticos que utilizan R para que me ayuden a realizar este análisis, ya que JMP carece de esta capacidad.
Esto es extremadamente frustrante ya que puedo realizar todos los demás análisis univariables y multivariados yo mismo, pero tan pronto como encuentro este obstáculo, se ralentiza mi flujo de trabajo porque ahora tengo que depender de otros para hacer mi análisis.
Aunque me encantaría seguir usando JMP, en este punto, se está volviendo cada vez más difícil no arriesgarme y aprender a usar R (realmente no quiero perder el tiempo aprendiendo a codificar).
¿Puede decirme si JMP alguna vez planea soportar modelos Cox dependientes del tiempo?
Hola,
Quizás sea ingenuo, pero ¿el análisis de riesgos proporcionales en la plataforma de supervivencia y confiabilidad cumpliría con sus requisitos?
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/?os=win&source=application#page/jmp/fit-proportional-hazards.shtml#
Atentamente,
TS
Puede utilizar R con JMP. Sus colegas pueden escribir el script de R por usted. Necesitará un pequeño script de JMP para ejecutarlo. Puede enviar datos y variables a R y devolver resultados de R para su posterior análisis y visualización en JMP.
