Henry T. Bahnson, biostatisticien principal, Institut de recherche Benaroya
Les recommandations de santé publique sont souvent établies lors de réunions de consensus, au cours desquelles des groupes d'experts examinent la littérature publiée et les rapports préparés avant de discuter des recommandations de politique de santé. Ces réunions sont souvent rapides, dynamiques et imprévisibles, car les experts interprètent les données différemment et spéculent sur les résultats qui auraient été obtenus si elles avaient été réalisées différemment (par exemple, ajustement pour différentes covariables ou étude des effets de sous-groupes). La capacité à répondre aux questions et à traiter les assertions grâce à l'analyse de données en temps réel peut apporter une valeur ajoutée considérable à ces réunions de consensus. Cette présentation expliquera comment les utilisateurs de JMP peuvent mieux préparer leurs ensembles de données et leurs analyses afin de répondre aux questions et aux assertions avec efficacité et agilité. Les sujets abordés sont : la création de métadonnées et la structure des ensembles de données pour l'analyse agile, la création d'états de lignes pour définir les thèmes d'analyse et de visualisation, la définition des propriétés des colonnes, le regroupement des variables par thèmes pour une utilisation avec le sélecteur de colonnes, la construction de tableaux de bord et les méthodes d'analyse pour anticiper les questions. Enfin, la présentation expliquera et justifiera l'importance pour les data scientists de participer à des réunions où l'analyse en temps réel peut servir à vérifier les assertions, à répondre dynamiquement aux questions et, in fine, à orienter les recommandations pour une médecine fondée sur les preuves.
