去年五月，我介紹了 JMP Clinical 19 的復發報告功能。在那篇文章中，我使用點森林圖（圖 3）突顯了在一項針對疑似輕度至中度阿茲海默症患者的臨床試驗中發生的最重要的治療期間出現的不良事件 (TEAE)。為了方便起見，該圖已在圖 1 中重新呈現。
圖 1. 治療期間出現的不良事件的散點森林圖
作為背景訊息，該試驗持續26週，254名患者被隨機分配到三個治療組之一：高劑量沙諾美林組、低劑量沙諾美林組或安慰劑組。研究期間共觀察到242個不同的偏好術語（PT），其中230個PT出現在治療期間出現的不良事件（TEAE）。共發生1126例TEAE，顯示部分患者的PT在治療期間復發。
復發分析高度依賴多種資料視覺化工具，以便有效率地總結、解讀和傳達分析結果。試想一下，如果您需要查看 230 個不同 PT 的資料視覺化圖表，才能從復發角度了解安全性，那將是多麼繁瑣的工作。像圖 1 這樣的圖表有助於確定哪些具體事件需要深入研究。
圖 2. 搔癢 TEAE 的平均累積函數圖
根據圖 1，與安慰劑組相比，活性治療組的搔癢相關治療期間出現的不良事件 (TEAE) 風險更高；安全性科學家可以重點關注這一事件以及其他 95% 置信區間不包含 0 的事件。平均累積函數 (MCF) 圖可用於評估給定治療持續時間內每種治療預期發生的平均事件數。圖 2 總結了搔癢（搔癢）TEAE 的風險隨時間的變化。然而，圖 1 的限制在於它僅顯示了某一特定時間點不同治療組之間的風險。所選時間點是每個治療組最長觀察追蹤時間的最小值——即最小最大追蹤時間。此處，該值約為 211 天。您將在圖 2 中看到，安慰劑組的追蹤在此時間點結束。想像一下，在此時間點繪製一條橫跨所有三個治療組的參考線。這些就是圖 1 中總結的估計值和區間。這忽略了之前 210 天的差異！
先前已有研究嘗試在不良事件（AE）發生後的整個追蹤期內辨識訊號。 觸鬚圖顯示了兩種治療方案在不良事件發生時間和復發方面隨時間的變化。與另一組相比，某一組不良事件越多，觸鬚圖向左或向右彎曲的程度就越大，表示該治療方案的風險隨時間推移而增加。觸鬚圖已被推薦用於資料監察委員會會議，以顯示不同治療方案間不良事件復發隨時間變化的差異。然而，觸鬚圖也存在一些限制：
- 表示風險隨時間變化的角度是任意的。
- x軸和y軸沒有實際意義，也不與任何特定資料值關聯。時間長度是根據卷鬚的長度來計算的，而卷鬚的長度通常難以辨認。
- 目前還不清楚如何實際解釋這些曲線，而且只在一個臂上發生的 AE 可能會產生一個完整的圓週，朝著與一些不特別值得注意的事件相同的方向發展（請參閱連結論文中的圖 2）。
- 卷鬚圖僅限於兩種處理。
我認為我們可以做得更好！
返回圖 2 的搔癢 MCF 圖。在 x 軸上的每個時間點，我們可以計算最大差值，即所有治療組 MCF 的最大值減去所有治療組 MCF 的最小值。這些最大差值隨時間的變化曲線如圖 3 所示。請注意，我篩選了資料表，只保留了在曲線上至少出現過一次最大差值大於等於 0.1 的事件。
圖 3. 最大差值圖
此圖與卷鬚圖在篩檢顯著事件復發方面具有類似的功能，但具有許多優點。
- 有意義的軸
- x 軸可以非常直觀地展現特定時間發生的事件。
- y軸的意思非常明確，它代表所有治療方案對之間MCF的最大差異（參見圖5 右側圖）。換句話說，它代表特定時間點上安全性最低的治療方案與安全性最高的治療方案之間平均事件數的增加量。
- 可以容納任意數量的治療方案。目標是識別各治療組之間存在顯著差異的治療閾值（PT），這適用於任意數量的治療組。然而，在只有兩個治療組的特殊情況下，可以像在卷鬚圖中那樣考慮方向性，以表明一種治療方案相對於另一種治療方案的風險更高。
- 解讀簡單明了。使用者可以更詳細地探索事件，這些事件顯示出不同治療方案隨時間推移而產生的顯著差異。
最大差異圖將在JMP Clinical 19.1中提供。點森林圖和最大差異圖均可用於識別有意義的安全性訊號，同時考慮治療期間出現的不良事件 (TEAE) 的時間和復發情況。
