<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />作者
Anastasia Dmitrienko（Blue Valley高中，Overland Park，KS）和Richard C. Zink（JMP生命科學，SAS研究所，北卡羅來納州卡里）
作者傳記
Anastasia Dmitrienko是Blue Valley North High School的一名大四學生。 她一直對統計學感興趣，並致力於開發臨床試驗軟件工具，如基於風險的監測工具（她在區域和國家會議上就此主題發表了兩個海報）。 Anastasia是美國統計協會的成員，並且已經成為JMP用戶超過一年。
Richard C. Zink是製藥行業八年後在SAS研究所JMP生命科學部門的首席研究統計開發人員。理查德是統計科編輯治療創新與監管科學並擁有北卡羅來納大學教堂山分校的生物統計學博士學位，並在那裡擔任兼職教員。他是。的作者基於風險的監測和臨床試驗中的欺詐檢測使用JMP和SAS 。
抽象
基於風險的監測（RBM）策略通常用於臨床試驗，以檢測具有異常特徵的試驗部位，例如過度不良事件風險。 本演講重點介紹控制限制和監測工具的開發，如漏斗圖和二項式和泊松結果的熱圖。 控制限制基於相應參數的漸近和精確置信區間。 在計算控制限度時，會考慮影響預期變異量的重要因素，例如患者的研究時間。 本海報中開發的方法用於定義RBM規則，用於監測患者停藥（二元結果）和幾個真實臨床試驗中每位患者的不良事件數量（計數結果）。 這些RBM策略使用自定義JSL腳本和現有JMP軟件平台實現。
