Kelci Miclaus, Advanced Analytics R&D Sr. Manager, Life Sciences, SAS Institute Inc.
Lili Li, Senior Software Developer, Life Sciences, SAS Institute Inc.
固形がんにおけるオンコロジー研究は、近年の臨床試験での主要な治療焦点領域となり、新しい治療法が有効であることを実証するためのユニークな課題を提示しています。
研究デザインが複雑なため、生存分析などの従来からの統計手法は、有効性シグナルの早期検出には適していません。近年の研究トレンドと規制ガイダンスでは、サブジェクトレベルの視覚化に加えて、Progress-Free Survival（PFS：無増悪生存期間）とObjective Response Rate（ORR：奏効率）の比較を代替方法として提案しています。
固形がん研究において複数の標的病変を評価する際には、Swimmer Plot、Waterfall Plot、およびSpider Plotの3種の視覚化手法が主流になっています。このプレゼンテーションでは、JMP Clinicalに新しく追加されたProgression-Free Survival、Swimmer Plot、およびTumor Responseの各レポートをご紹介します。これらのレポートは、JMP 14のグラフビルダーにおける新機能を駆使して、高度にカスタマイズされたグラフを構築します。
JMP Clinicalのレビューでは、JMP 14の仮想テーブル結合の新機能を利用して行の状態を同期させることもできます。これにより、統合されたタブ付きレビューを使って、複数の分析テーブルやレポートを横断してデータをフィルタリングできるようになりました。
