Dale Lehman, PhD, Director del Centro de Análisis Empresarial, Loras College
Este artículo fue presentado en el reciente SPRINT Data Analysis Challenge realizado por el New England Journal of Medicine. El desafío era una competencia internacional para investigar los beneficios de abrir los datos de los ensayos clínicos: un ensayo muy publicitado que examina los beneficios y efectos secundarios de tratar de manera más agresiva a las personas con presión arterial alta. Hubo 143 presentaciones, y esta fue la única que identificó que los participantes que faltaron a las visitas programadas no lograron aprovechar los beneficios de un tratamiento más intensivo de la presión arterial. Atribuyo la identificación de este factor a mi uso de JMP; otro software no revela fácilmente el hecho de que casi el 25 por ciento de los participantes de SPRINT faltaron a algunas visitas programadas y que este grupo no mostró ningún beneficio significativo del tratamiento intensivo. Este grupo también tenía un mayor riesgo de sufrir eventos adversos graves. Por el contrario, los pacientes que asistieron a todas las visitas programadas tuvieron resultados incluso mejores que la efectividad publicada del tratamiento intensivo en SPRINT, pero tuvieron un mayor riesgo de eventos adversos graves. JMP también permitió una representación visual de las incertidumbres asociadas tanto con el resultado primario (ataques cardíacos) como con los eventos adversos graves (principalmente resultantes del uso más intensivo de medicamentos para tratar la presión arterial alta). La importancia de las visitas perdidas y la representación gráfica de la incertidumbre demuestran características de JMP que facilitan un mejor análisis de los datos.
Nota: Presentaré los resultados en el documento adjunto, junto con una demostración en vivo de su derivación en JMP.No puedo proporcionar los archivos JMP, ya que no puedo compartir los datos del concurso.
