<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />저자
아나스타샤 드미트리 엔코 (Blue Valley 고등학교, 오버랜드 파크, KS), 리처드 C. 징크 (JMP Life Sciences, SAS Institute, 캐리 노스 캐롤라이나)
저자 약력
Anastasia Dmitrienko는 Blue Valley North High School의 선배입니다. 그녀는 통계에 관심이 있었고 위험 기반 모니터링 도구와 같은 임상 시험용 소프트웨어 도구 개발에 참여했습니다 (그녀는 지역 및 전국 회의에서이 주제에 대한 두 개의 포스터를 발표했습니다). 아나스타샤는 미국 통계 협회 (American Statistical Association) 회원이며 1 년 넘게 JMP 사용자였습니다.
Richard C. Zink는 SAS Institute의 JMP Life Sciences 부문의 수석 연구 통계 개발자이며 제약 업계에서 8 년을 보냈습니다. Richard는 통계 섹션 에디터입니다. 치료 혁신 및 규제 과학 노스 캐롤라이나 대학교 (University of North Carolina)의 채플 힐 (Chapel Hill) 대학에서 생물 통계학 (Biostatistics) 박사 학위를 받았으며, 그는 부교수로 일하고 있습니다. 그는 JMP 및 SAS를 사용한 임상 시험에서의 위험 기반 모니터링 및 사기 탐지 .
추상
위험 기반 모니터링 (RBM) 전략은 일반적으로 임상 시험에서 과도한 이상 반응 위험과 같은 특이한 특성을 가진 시험 사이트를 탐지하는 데 사용됩니다. 이 프리젠 테이션은 바이너리 및 포아송 결과에 대한 깔때기 플롯 및 히트 맵과 같은 제어 한계 및 모니터링 도구의 개발에 중점을 둡니다. 통제 한계는 해당 매개 변수에 대한 점근선 및 정확한 신뢰 구간을 기반으로합니다. 통제 한계를 계산할 때 환자의 연구 시간과 같이 예상되는 가변성에 영향을주는 중요한 요소가 고려됩니다. 이 포스터에서 개발 된 방법은 몇 가지 실제 임상 시험에서 환자 중단 (이진 결과) 및 환자 당 부작용 수 (결과 카운트)를 모니터링하기위한 RBM 규칙을 정의하는 데 적용됩니다. 이러한 RBM 전략은 사용자 정의 JSL 스크립팅 및 기존 JMP 소프트웨어 플랫폼을 사용하여 구현됩니다.
