Mes collègues sont souvent surpris d’apprendre que j’ai passé par cinq universités majeures pour trouver ma place dans les statistiques. J'ai commencé comme étudiant en kinésithérapie, qui s'est rapidement tourné vers la médecine nucléaire, les communications et la psychologie. Finalement, je suis tombé amoureux de la beauté des statistiques et de leurs applications dans le monde réel. J'aime penser que chaque période d'études m'a aidé à grandir d'une manière différente. Je suppose que vous pourriez dire que, à travers mes expériences, j'ai agi comme mon propre «contrôle» afin de juger ce qui me convient le mieux. Je suppose que vous pourriez dire que ce statisticien intérieur, encore découvert, effectuait déjà une étude d'observation croisée ... voir où je vais avec ça?
Quand je dis qu'il est temps de "Crossover" Dans JMP Clinical 4.1, je ne veux pas simplement dire que nous avons une nouvelle version étonnante sur laquelle vous devriez mettre la main. Maintenant, avec l'une des nombreuses nouvelles fonctionnalités de la dernière version de JMP Clinical, nous vous avons permis d'analyser des essais croisés avec vos données cliniques! JMP Clinical détecte et effectue automatiquement une analyse croisée lors de l’ajout d’une étude contenant les variables de synchronisation standard et les variables de période de traitement nécessaires à la prise en charge croisée dans le tableau ADSL. Guide d'implémentation ADAM .
J'espère que votre expérience de croisement est mieux conçue que mon "étude" du collège d'observation. Les caractéristiques clés d’une étude croisée bien conçue comprennent une randomisation équilibrée des patients en séquences de traitements et une durée suffisante entre les périodes de traitement afin d’étudier les effets individuels des traitements. Compte tenu de ces principes, l’analyse statistique peut devenir simple; souvent, la visualisation et l'interprétation des données sont un facteur de complication.
Prenons un modèle de croisement simple AB / BA en deux périodes. En utilisant des données factices tirées de notre exemple d’étude sur la nicardipine, supposons que nous avons un essai croisé pour une analyse de la sécurité avec 24 patients. Les patients ont été randomisés pour recevoir soit la Nicardipine (NIC .15) ou un placebo au cours de la première semaine et inversement la seconde semaine. Les nouvelles vues et options du processus d'analyse des tendances temporelles des résultats prennent en charge la visualisation croisée permettant de visualiser facilement les tendances des signes vitaux (par exemple) au cours des périodes de traitement.
Avec cette visualisation, il est facile de voir quand le croisement a eu lieu et de suivre les tendances des mesures des résultats moyens par traitement pendant chaque période. L'option de regrouper les sujets dans les courbes de tendance lorsque le croisement de traitement est détecté donne une vue qui ressemble beaucoup à la vue de tendance standard, à l'exception du fait que les sujets constituant la ligne de tendance changent en fonction du traitement appliqué pendant la période où le test de constatation a été effectué.
Des options supplémentaires pour superposer les visites entre les périodes de traitement (non applicable avec cet exemple, mais une requête commune lorsque des données sont collectées sur plusieurs cycles) permettent une plus grande personnalisation pour visualiser / comparer des données avec des croisements. Les graphiques en treillis présentent désormais les tendances individuelles des patients au cours des périodes de traitement.
Constatations Les tendances temporelles ne sont pas les seules fonctionnalités de JMP Clinical prenant en charge le crossover. Les vues de distribution du moniteur médical pour les événements, les interventions et les résultats du domaine de la sécurité attribuent la durée et la valeur de traitement appropriées en fonction de la date / heure de l'événement / de l'intervention / de la mesure des résultats enregistrés. Vous trouverez ci-dessous un exemple de la manière dont le graphique du nombre de distributions d'EA peut être personnalisé pour classer l'occurrence d'événements indésirables par période de traitement.
Pour les personnes plus soucieuses de la statistique, les écrans d’incidence clinique JMP prennent en charge l’analyse stratifiée par patient afin de comparer et de rapporter les valeurs p des taux d’incidence qui respectent le cadre de données couplées. Les résultats sont similaires à ceux du diagramme de volcan typique Incidence Screen, où la valeur p pour tester les différences significatives de taux d'incidence (pour les événements indésirables, par exemple) provient de la statistique Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) pour prendre en compte les strates du sujet. Le test de Breslow-Day pour l’homogénéité des rapports de cotes est également présenté dans le tableau.
Les nouvelles fonctionnalités telles que celles-ci ne sont pas disponibles dans d'autres outils logiciels et je suis fermement convaincu qu'aucun outil ne peut se comparer à ce que JMP Clinical peut offrir. Personnellement, chaque version représente pour moi une période excitante et enrichissante lorsque je peux voir ce que notre équipe de développement a pu créer et connaître l'impact qu'elle peut (et va) avoir sur l'industrie. Cela me rappelle que j'ai fait le bon «croisement» pour étudier les statistiques au collège.
À propos, c’est une pure coïncidence que j’ai commencé ce blog en parlant de collège… et que «Oh, les endroits où tu iras» qui était ma source d'inspiration pour les messages précédents sur Analyse des résultats et Lésion hépatique d'origine médicamenteuse , se trouve être le cadeau le plus courant offert aux diplômés. C’est vraiment une coïncidence, mais c’est une excellente excuse pour faire des renvois à ces articles de blog afin que vous puissiez en apprendre davantage sur les nouvelles fonctionnalités de JMP Clinical 4.1!
Kelci Miclaus a écrit:
Oui, il devrait également être capable de gérer les croisements 3x3 et 4x4. Pour les études QTc, par exemple, le logiciel attribuerait le traitement actuel en fonction du moment de la visite et vous pourrez visualiser les résultats dans le domaine Findings Time Trends pour l'ensemble de données EG. L'implémentation est conçue pour être une complexité de conception flexible.
AKIO a écrit:
Est-ce que JMP Clinical 4.1 peut traiter les modèles de croisement "3x3" et "4x4"?
Une conception de croisement "4x4" est généralement utilisée pour les sutdies QTc.
