Kelci Miclaus, Advanced Analytics R & D Sr. Manager, Life Sciences, SAS Institute Inc.
Lili Li, Senior Software Developer, Life Sciences, SAS Institute Inc.
고형암의 항암제 연구는 최근의 임상 시험에서의 주요 치료 초점 영역이 새로운 치료법이 효과적임을 입증하는 독특한 과제를 제시하고 있습니다.
연구 설계가 복잡하기 때문에 생존 분석 등의 기존의 통계 방법은 효과 신호의 조기 발견에는 적합하지 않습니다.최근의 연구 동향 및 규제 지침은 주제 수준의 시각화뿐만 아니라, Progress-Free Survival (PFS : 무 진행 생존 기간)과 Objective Response Rate (ORR : 반응률)의 비교를 대안으로 제안하고 있습니다 .
고형암 연구에서 여러 표적 병변을 평가할 때는 Swimmer Plot, Waterfall Plot 및 Spider Plot의 3 종의 시각화 기법이 주류를 이루고 있습니다.이 프레젠테이션은 JMP Clinical에 새로 추가 된 Progression-Free Survival, Swimmer Plot 및 Tumor Response 각 보고서를 소개합니다.이 보고서는 JMP 14의 그래프 빌더의 새 기능을 이용하여 고도로 사용자 정의 된 그래프를 구축합니다.
JMP Clinical 리뷰는 JMP 14 가상 테이블 결합의 새로운 기능을 이용하여 행의 상태를 동기화 할 수 있습니다.이는 통합 된 탭 리뷰를 사용하여 여러 분석 테이블이나 보고서를 횡단하여 데이터를 필터링 할 수있게되었습니다.
