Richard C. Zink
Principal Research Statistician Entwickler
Angesichts der Kosten und Komplexität der Durchführung einer klinischen Studie und der Ungewissheit, wie Patienten auf eine Intervention reagieren können, erheben Forscher häufig so viele Daten wie möglich, um die Sicherheit und Wirksamkeit einer neuartigen Behandlung zu beschreiben. Die Datenvisualisierung spielt eine Schlüsselrolle, um die Ergebnisse dieser Untersuchungen effektiv zusammenzufassen und zu kommunizieren. Eine grafische Anzeige von Notizen ist das Gesamtstrukturdiagramm, eine Abbildung, die ein oder mehrere Vertrauensbereiche oder glaubwürdige Intervalle vertikal darstellt, um entweder die Ergebnisse mehrerer Endpunkte oder einen einzelnen Endpunkt aus mehreren Gruppen zu kommunizieren. In dieser Präsentation beschreiben wir verschiedene Anwendungen des Forest-Plots im Kontext klinischer Studien, einschließlich Sicherheits- und Qualitätsscreening, Subgruppenanalyse, Sensitivitätsanalyse eines primären Endpunkts und Meta-Analyse. Während wir viele der oben genannten Beispiele in einem Frequentisten-Kontext präsentieren, diskutieren wir auch, wie Forest Plots die Ergebnisse komplexer Bayes-Modelle, die Markov Chain Monte Carlo (MCMC) verwenden, leicht kommunizieren können. Wir veranschaulichen diese Beispiele anhand des frei verfügbaren JMP-Gesamtstruktur-Add-Ins.
