レベル：中級
【発表者】
Kelci Miclaus, JMP Senior Manager Advanced Analytics R&D, SAS Institute Inc.
【発表概要】
被験者に発生する有害事象の報告、追跡、分析は、臨床試験の安全性評価において重要です。多くの製薬会社と新薬申請を提出する先である規制当局は、この有害事象の評価を支援するJMP Clinicalを用いています。バイオメトリック分析プログラミングチームは、メディカルモニターやレビューアのために静的な表、リスティング、および図を作成する場合があります。
このことは、特定事象の発生による医学的影響を理解しているドクターが有害事象の要約と直接対話ができないといった非効率につながります。しかし、有害事象の単純なカウントと頻度分布を作ることでさえ、必ずしも簡単であるとは限りません。このプレゼンテーションでは、JMP Clinicalの主要なレポートである有害事象のカウント、頻度、発生率、事象が発生するまでの時間の出力に焦点を当てます。JMP Clinicalの常識を超えたレポート機能により、JMPの計算式、データフィルタ、カスタムスクリプト化された列スイッチャー、仮想結合されたテーブルに大きく依存する複雑な計算を行っている場合でも、完全に動的な有害事象分析を簡単に行うことができます。
【発表者プロフィール】
Kelci Miclausは、JMPライフサイエンスR&Dのマネージャーであり、JMP GenomicsとJMP Clinicalソフトウェアの統計機能を開発しています。彼女は、2006年にSASに入社し、ノースカロライナ州立大学で統計学の博士号を取得しています。