Dale Lehman, PhD, Direktor des Center for Business Analytics, Loras College
Dieser Artikel wurde im Rahmen der kürzlich vom New England Journal of Medicine veranstalteten SPRINT Data Analysis Challenge eingereicht. Es handelte sich um einen internationalen Wettbewerb zur Untersuchung der Vorteile der Datenfreigabe aus klinischen Studien – einer vielbeachteten Studie, die die Vorteile und Nebenwirkungen einer intensiveren Behandlung von Bluthochdruckpatienten untersuchte. Es gab 143 Einreichungen, und nur diese Einreichung zeigte, dass Teilnehmer, die geplante Termine versäumten, die Vorteile einer intensiveren Blutdruckbehandlung nicht erkannten. Ich führe die Identifizierung dieses Faktors auf meine Verwendung von JMP zurück – andere Software lässt die Tatsache, dass fast 25 Prozent der SPRINT-Teilnehmer einige geplante Termine versäumten und diese Gruppe keinen signifikanten Nutzen aus der intensiven Behandlung zog, nicht ohne weiteres erkennen. Diese Gruppe hatte zudem ein erhöhtes Risiko für schwerwiegende Nebenwirkungen. Umgekehrt erzielten Patienten, die alle geplanten Termine wahrnahmen, sogar bessere Ergebnisse als die in SPRINT veröffentlichte Wirksamkeit der intensiven Behandlung, hatten jedoch ein erhöhtes Risiko für schwerwiegende Nebenwirkungen. JMP ermöglichte zudem eine visuelle Darstellung der Unsicherheiten sowohl im Zusammenhang mit dem primären Ergebnis (Herzinfarkten) als auch mit den schwerwiegenden Nebenwirkungen (meist infolge einer intensiveren Medikamenteneinnahme zur Behandlung von Bluthochdruck). Sowohl die Bedeutung versäumter Besuche als auch die grafische Darstellung der Unsicherheit zeigen Funktionen von JMP, die eine bessere Datenanalyse ermöglichen.
Hinweis: Die Ergebnisse stelle ich im beigefügten Dokument vor und demonstriere die Herleitung in JMP live. Die JMP-Dateien kann ich nicht bereitstellen, da ich die Daten des Wettbewerbs nicht weitergeben darf.
