Kelci Miclaus, Forschungs- und Entwicklungsabteilung für Advanced Analytics Manager, Lebenswissenschaften, SAS Institute Inc.
Lili Li, Senior Software Entwickler, Life Sciences, SAS Institute Inc.
Die Onkologieforschung bei soliden Krebserkrankungen hat sich in jüngsten klinischen Studien zu einem wichtigen therapeutischen Schwerpunkt entwickelt und stellt eine einzigartige Herausforderung dar, um zu zeigen, dass neue Therapien wirksam sind.
Aufgrund der Komplexität des Forschungsdesigns eignen sich herkömmliche statistische Methoden wie die Überlebensanalyse nicht für die frühzeitige Erkennung von Wirksamkeitssignalen.In den jüngsten Forschungstrends und regulatorischen Richtlinien wird neben der Visualisierung auf Subjektebene ein Vergleich zwischen progressionsfreiem Überleben (PFS: Objective Response Rate) und Objective Response Rate (ORR) vorgeschlagen. .
Drei Arten von Visualisierungsmethoden, Swimmer Plot, Waterfall Plot und Spider Plot, sind die Hauptursache bei der Bewertung mehrerer Zielläsionen in der soliden Krebsforschung.In dieser Präsentation stellen wir die neu hinzugefügten Berichte Progression - Free Survival, Swimmer Plot und Tumor Response in JMP Clinical vor.Diese Berichte erstellen ein äußerst benutzerdefiniertes Diagramm, das die neuen Funktionen des Diagrammgenerators von JMP 14 verwendet.
Bei der Überprüfung von JMP Clinical ist es möglich, den Status der Zeile mithilfe der neuen Funktion des virtuellen Tabellenverknüpfungspunkts von JMP 14 zu synchronisieren.Auf diese Weise können Sie Daten aus mehreren Analysetabellen und Berichten mithilfe integrierter Überprüfungen mit Registern filtern.
