Der Erfolg klinischer Studien hängt zwar maßgeblich von den Ergebnissen der gesamten Studienpopulation ab, doch besteht auch großes Interesse daran, zu verstehen, wie sich die Endpunkte innerhalb von Subgruppen unterscheiden, die durch wichtige demografische Faktoren oder Krankheitsmerkmale definiert sind. Dies kann helfen, Patienten zu identifizieren, die stärker von neuen Therapien profitieren oder ein höheres Risiko für Sicherheitsprobleme aufweisen. Da die Größe einzelner Subgruppen in klinischen Studien außerhalb des Einflussbereichs der Prüfärzte liegt, ist die Identifizierung potenzieller Subgruppen und deren Größe ebenfalls von entscheidender Bedeutung.
Diese Präsentation stellt das Subgruppen-Screening vor, eine neue Funktion in JMP Clinical. Wir erörtern außerdem verschiedene Aspekte der Subgruppenanalyse mit JMP – wie die Einschränkungen der „Nach“-Funktion, die neu hinzugefügte „Subgruppe“-Funktion innerhalb der Response-Screening-Plattform und den Nutzen von UpSet-Plots zur Zusammenfassung von Subgruppen. Abschließend veranschaulichen wir diese Methodik anhand einer Fallstudie mit Daten von Patienten mit leichter bis mittelschwerer Alzheimer-Krankheit.
