Kelci Miclaus，Advanced Analytics R＆D Sr. SAS Institute Inc.生命科學經理
Lili Li，SAS Institute Inc.生命科學高級軟件開發人員
實體癌症的腫瘤學研究已成為最近臨床試驗中的主要治療重點領域，並且證明了新療法有效的獨特挑戰。
由於研究設計的複雜性，傳統的統計方法如生存分析不適合早期檢測療效信號。在最近的研究趨勢和監管指導中，除了主題水平可視化外，我們還提出了無進展生存率（PFS：客觀反應率）和客觀反應率（ORR）之間的比較。。
三種類型的可視化方法，Swimmer Plot，Waterfall Plot和Spider Plot，是評估實體癌症研究中多種靶病變的主流。在本演示文稿中，我們向JMP Clinical介紹了新增的無進展生存，游泳情節和腫瘤反應報告。這些報告使用JMP 14圖形構建器的新功能構建高度自定義的圖形。
在JMP Clinical的評論中，可以使用JMP 14的虛擬表連接的新功能來同步線的狀態。這允許您使用集成的選項卡式審閱來跨多個分析表和報告過濾數據。
