JMP 임상 에서 레코드를 요약하는 몇 가지 기능이 있습니다. SDTM 결과 도메인은 "특정 검사 또는 질문을 해결하기위한 계획된 평가"의 결과입니다. 즉, 이것은 의사의 검사의 일부로 수행되는 수많은 검사 또는 절차의 데이터를 포함합니다. 검사실 검사, ECG 결과, 반응 설문지, 생체 신호 등 JMP Clinical에서 사용할 수있는 분석은 선택된 도메인 내에서 사용 가능한 모든 테스트에 대한 시프트 플롯을 생성합니다. 당연히, Findings Analysis Menu를 제시 할 때 자주 듣는 질문은 "어쨌든 시프트 플롯이란 무엇입니까?"입니다.
시프트 테이블
그러나 시프트 플롯에 대해 논의하기 전에 한 걸음 뒤로 물러나 시프트 테이블을 설명합니다. 국제 조화 회의 (ICH) 지침 12.4.2.2 절 E3 : 임상 시험 보고서의 구조와 내용 실험실 매개 변수의 개별 환자 변경 사항을 요약하는 수단으로 시프트 표 사용을 제안합니다. 간 건강을 나타내는 데 사용되는 우리가 가장 좋아하는 혈액 검사 인 ALT (alanine aminotransferase)의 이동 표는 그림 1을 참조하십시오.
그림 1에서 열은 상한 (ULN) 상한과 비교 한 기준 측정 (투여 전 마지막 측정)을 사용하여 정의 된 중요 카테고리의 빈도와 퍼센트 (전체 백분율)를 나타내는 데 사용됩니다. 행은 피험자가 투약을 시작한 후 ALT 결과의 평균을 사용하여 카테고리를 묘사합니다. 여기에서 우리는 실험 결과에서 중요한 "교대"를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 31 명의 피험자는 기준선에서 ALT <2 x ULN을 가졌으며 ALT는 평균 5 ~ 10 x ULN 사이의 평균 피험자 상승을 보였다.
행 및 열 카테고리는 문제의 특정 실험 테스트에 대한 중요한 임계 값을 반영해야하지만 Low (결과 ULN) 카테고리를 사용할 수도 있습니다 . 또한 시프트 테이블은 치료로 인한 잠재적 위험을 더 잘 이해하기위한 치료법으로 제시 될 수 있으며, 중앙값, 최소값 또는 최대 값과 같은 대체 요법 조치를 사용하여 제시되거나 피험자가 투약을 시작한 후 예정된 실험실 방문마다 그러한 고도가 발생합니다.
물론, 이동 테이블은 여러 컬럼의 숫자로 검토 자에게 충격을가합니다. 테이블에서 의미를 수집하는 데는 시간이 걸릴 수 있습니다. 특히 연구중인 각 치료 팔에 대한 이동 테이블을 검토해야 할 필요가 있습니다. 또한 중요한 상승 또는 감소를 검사하기위한 수많은 실험실 테스트가 있습니다.
또는 ICH 지침은 위의 그림 2와 같은 시프트 플롯의 사용을 제안합니다. 여기에서 x 축은 ULN에 의해 표준화 된 기준 실험실 결과를 나타내며, log2는 결과의 왜곡을 완화합니다. y 축은 연구에서 정규화 된 결과의 log2 평균을 나타냅니다. 각 축에 대한 단위 변경은 원래 단위의 결과가 두 배로 증가한 것으로 간주 할 수 있습니다. 대각선 기준선은 기준선과 연구 평균 (즉, y = x) 사이의 변화가 없음을 보여줍니다. 대부분의 기호가 참 조선의 북쪽에 있기 때문에 ALT가 학습 중 증가하는 경향이 있음을 쉽게 알 수 있습니다. 이 수치는 상호 작용 방식이므로 개별적인 점을 선택하여 특히 걱정스러운 결과를 가진 대상을 쉽게 식별 할 수 있습니다.
몇 가지 최종 생각
히스토그램은 기준선의 한계 분포와 연구 결과를 요약합니다. 히스토그램 내의 막대를 선택하여 플롯 내에서 이러한 개인을 강조 표시하고 다른 축에서 온 연구 측정 (그림 3)의 해당 분포를 볼 수 있습니다. 또한 데이터의 추세를 더 잘 이해하기 위해 회귀선을 추가 할 수 있습니다 (그림 4, Red Triangle 메뉴의 Group By 및 Fit Line 옵션 사용).
마지막으로 JMP Clinical에서 그래픽의 상호 작용에 대해 자주 이야기하지만, 그림 1과 같이 새로 사용 가능한 요약 테이블에도 동일하게 적용됩니다. 이 표는 치료, 연령, 성별 및 인종의 다양한 조합으로 하위 집합이 될 수 있습니다. 또한 Tabulate 컨트롤 패널을 사용하여 전체 백분율을 열 비율로 변경하여 각 특정 기준 범주와 관련된 위험을 이해하거나 기준선 또는 연구 중 누락 된 레코드가있는 제목을 제거하고 이에 따라 백분율을 업데이트 할 수 있습니다.
가이던스는 실험실 값의 개별 변화를 더 잘 이해할 수있는 이동 테이블 및 플롯에 대해 설명하지만이 플롯은 모든 Findings 도메인에서 아웃 라이어를 식별하는 데 유용합니다.
큰 질문 : SAS에만 액세스 할 수 있지만 JMP에는 액세스 할 수 없다면 어떻게 좋은 차트를 만들 수 있습니까? 감사.
