Bien que le succès des essais cliniques repose sur les résultats obtenus pour l'ensemble de la population étudiée, il est également essentiel de comprendre comment les critères d'évaluation varient au sein de sous-groupes définis par des facteurs démographiques clés ou des caractéristiques de la maladie. Cela permet d'identifier les patients qui bénéficient le plus des nouveaux traitements ou ceux qui présentent un risque accru de problèmes de sécurité. De plus, la taille des sous-groupes dans les essais cliniques étant un facteur indépendant de la volonté de l'investigateur, il est crucial d'identifier l'existence et la taille des sous-groupes potentiels.
Cette présentation introduit le criblage par sous-groupes, une nouvelle fonctionnalité de JMP Clinical. Nous y abordons également plusieurs points à prendre en compte pour l'analyse de sous-groupes avec JMP : les limites du rôle « Par », le nouveau rôle « Sous-groupe » au sein de la plateforme de criblage des réponses, et l'utilité des graphiques UpSet pour la synthèse des sous-groupes. Enfin, nous illustrons cette méthodologie par une étude de cas portant sur des données de patients atteints de la maladie d'Alzheimer légère à modérée.
