Фармакология
Клинические испытания лекарств

Одной из составляющих современных фармакологических исследований является статистический анализ собранных клинических данных.

Вся кропотливая работа по сбору данных может оказаться напрасной, если в исследовании используются неадекватные статистические методы.

Именно с помощью статистических методов можно подтвердить или опровергнуть предположение, значимо доказать эффективность лекарственного препарата.

Надежность результатов и быстрота проведения статистического анализа напрямую связана с выбором подходящих методов анализа, умением наглядно представить имеющиеся данные, правильно интерпретировать результаты, знанием специфики фармакологических данных.

STATISTICA предлагает полный набор инструментов анализа данных фармакологической области. Преимущества STATISTICA


Смотреть видео о применении STATISTICA
в медицине/фармакологии на StatSoft TV



С помощью STATISTICA Вы сможете эффективно проводить клинические испытания лекарств, решая такие задачи как: 

  • Вычисление основных описательных характеристик исследуемых величин (среднее, стандартное отклонение, дисперсия, доверительные интервалы, ошибки среднего, медиана, квартили и др.)
  • Наглядное представление данных: построение графиков презентационного качества (гистограммы, диаграммы рассеяния, графики ящики-усы, графики средних с ошибками, линейные графики и др.)
  • Вычисление рисков (риск возникновения осложнений, риск развития заболевания и др.), относительных рисков, отношения шансов
  • Определение эффективности лекарственного препарата
  • Выявление превосходства, не превосходства, эквивалентности лекарственных препаратов
  • Прогнозирование исхода лечения
  • Прогнозирование объема продаж лекарственных препаратов
  • Вычисление необходимого объема выборки, анализ мощности критериев
  • Моделирование больших объемов выборки (например, методом Монте-Карло)
  • Проведение анализа чувствительности результатов
  • И др.

Подробнее об основных задачах анализа данных клинических испытаний

Определение необходимого объема выборки

Перед началом проведения клинического испытания важно определить объем выборки, необходимый для выявления значимого эффекта.

Например, сколько пациентов необходимо включить в каждую из групп лечения, чтобы иметь 90%-мощность обнаружения значимого на уровне 5% различия в снижении артериального давления?

Модуль Анализ мощности STATISTICA предлагает удобные инструменты для решения задач такого типа.


Рандомизация пациентов

Одним из ключевых моментов клинического испытания является обеспечение рандомизации пациентов по группам. В противном случае, понадобятся дополнительные усилия, чтобы доказать, что новое лекарство не назначалось более «легким» пациентам, а старое – более «тяжелым». При не рандомизированном исследовании есть риск получить смещенные оценки параметров, что не позволит нам доверять полученным результатам.

В STATISTICA Вы можете легко провести рандомизацию пациентов, которая может быть основана как на простом, так и на стратифицированном случайном выборе.


Визуальный анализ

Наглядное представление исходных данных и полученных результатов – неотъемлемая часть любого исследования. Графика STATISTICA традиционно признается наиболее точной и простой в использовании: обширный выбор различных типов графиков, удобные графические инструменты, возможность интерактивной настройки позволят Вам создать наглядные графики презентационного качества и использовать их для составления отчета, статьи или презентации. Гистограммы, Диаграммы рассеяния, Диаграммы размаха, Круговые диаграммы, Графики средних с доверительными интервалами, различные категоризованные графики, трехмерные графики и многие другие виды графиков доступны и легки в построении.


Описательный анализ

В модуле Основные статистики и таблицы Вы можете быстро и эффективно вычислить все интересующие описательные характеристики для исследуемых параметров. Среднее, стандартное отклонение, дисперсия, доверительные интервалы, стандартная ошибка, медиана, квартили и другие статистики могут быть одновременно получены как для всех пациентов, так и по группам.


Вычисление абсолютных, относительных рисков, отношения шансов

Построение таблиц сопряженности позволит быстро установить степень (и уровень значимости p) связи между различными категориальными признаками, определить величину снижения риска неблагоприятного исхода при назначении препарата, вычислить абсолютные, относительные риски, отношение шансов, а также все параметры, необходимые для построения их доверительных интервалов.

Наличие встроенного языка STATISTICA Visual Basic предоставляет возможность автоматизации Ваших вычислений. Например, для интересуемого показателя Вы можете найти его предельную точку, по достижению которой, скажем, относительный риск неблагоприятного исхода является минимальным.


Выявление зависимостей между показателями

Связь (и уровень значимости p) между двумя непрерывными показателями (например, САД и ИМТ, холестерином и триглицеридами и т.п.) может быть вычислена с помощью коэффициентов корреляции Пирсона, Спирмена, Тау Кендалла и др.

Если необходимо проанализировать связь между несколькими непрерывными показателями и одной непрерывной зависимой переменной – в STATISTICA Вы можете воспользоваться методами множественной регрессии, что позволит Вам выявить, например, какие из показателей влияли на длительность пребывания пациента в стационаре? Как прогнозировать длительность по выявленным показателям?


Доказательство эффективности лекарства, сравнение эффективностей (доказательство превосходства, не превосходства, эквивалентности лекарственных средств)

Сравнить эффективности лечения в различных группах в STATISTICA можно с помощью удобно реализованных критериев. Если групп лечения две, то Вы можете воспользоваться T-критериями или непараметрическими критериями (Манна-Уитни, Вальда-Вольфовица и др.)

Если групп несколько – дисперсионным анализом (ANOVA) или непараметрическим критерием Краскела-Уоллиса.


Выявление значимых факторов, влияющих на исход лечения, прогнозирование исхода лечения

Как из всех показателей, которыми характеризовались пациенты выделить набор факторов, которые наилучшим образом предсказывали бы исход лечения (или любую другую категориальную переменную)? Как по выявленным факторам прогнозировать исход лечения?

Для ответа на этот вопрос, в зависимости от типов исходных данных и специфики задачи, Вы можете воспользоваться дискриминантным анализом, логит-регрессией или Деревьями классификации.


Анализ выживаемости, сравнение выживаемости в различных группах

Различалось ли время до наступления смерти, рецидива или т.п. в зависимости от типа лечения? Какие факторы влияли на выживаемость? Как оценить время исправной эксплуатации протеза?

Построить кривые Каплана-Мейера, а также протестировать гипотезу о равенстве выживаемости в группах с помощью критериев Гехана - Вилкоксона, Кокса-Ментела, F-критерия Кокса, логарифмического рангового критерия и др. можно в модуле Анализ выживаемости.



Кроме того, в рамках отраслевого решения STATISTICA может быть надстроена для получения системы, заточенной на решение задач Заказчика. Система автоматизирует и расширяет возможности STATISTICA (например, проведением мета-анализа, фармакоэкономического исследования). Перейти к разделу Отраслевые решения

STATISTICA - полностью на русском языке!

Для решения фармакологических задач наиболее часто используют следующие продукты и инструменты STATISTICA:

Продукт STATISTICA Base содержит широкий набор основных статистик, позволяет применять основные статистические критерии и визуальные методы анализа:

  • Графические инструменты (различные 2-х мерные графики: гистограммы, диаграммы рассеяния, графики ящики-усы, графики средних с ошибками, линейные графики и др.; 3-х мерных графики; различные категоризованные графики и др.)
  • Основные статистики и таблицы (описательные статистики, корреляции, t-критерии, однофакторный дисперсионный анализ, таблицы частот, таблицы сопряженности, включая критерии хи-квадрат Пирсона и многое другое)
  • Непараметрическая статистика (критерии Манна-Уитни, Колмогорова-Смирнова и др.)
  • Множественная регрессия
  • Дисперсионный анализ (ANOVA/MANOVA) и др.

Продукт STATISTICA Advanced (включает STATISTICA Base) содержит расширенные методы анализа данных:

  • Углубленные линейные/нелинейные модели: подгонка и моделирование, анализ выживаемости, модели пропорциональных рисков Кокса, линейные и нелинейные модели (построение логит моделей и многих других), компоненты дисперсии и смешанная модель ANOVA/ANCOVA и др.
  • Многомерные методы: кластерный, факторный, дискриминантный анализ, анализ главных компонент, деревья классификации и др.
  • Анализ мощности, оценка объема выборки, интервальное оценивание

Продукты STATISTICA Automated Neural Networks, STATISTICA Data Miner подходят для выявления скрытых правил и закономерностей, проведения углубленных исследований, где "не работают" классические методы математической статистики.


Организациям, планирующим проведение совместной аналитической работы пользователей различных категорий, автоматизацию процедур анализа данных, генерацию отчетности на регулярной основе актуально внедрение Корпоративной системы STATISTICA Enterprise - интегрированной многопользовательской системы, объединяющая в себе эффективный интерфейс для доступа к центральному многопользовательскому репозиторию данных, средства для совместной работы пользователей и мощный функционал статистического анализа данных, доступный в различных продуктах линейки STATISTICA.


Не знаете, какой продукт подходит для решения Ваших задач? Позвоните или напишите нам, и наши специалисты подберут комплектацию продукта, оптимальную для Вас.

В рамках обучения в Академии Анализа Данных высококвалифицированные специалисты StatSoft проводят курсы лекций, как по основным принципам анализа данных, так и по углубленным статистическим методам доказательной медицины.

Пройдя обучение в StatSoft, Вы сможете перейти на новую ступень в проведении клинических испытаний, сможете критически воспринимать статьи, публикации, получите ответы на все интересующие вопросы анализа данных.

Курсы Академии Анализа Данных StatSoft в области медицины/фармакологии:

Все курсы лекций

Читать отзывы об обучении

Обращаем Ваше внимание, что Вы можете составить индивидуальную программу обучения, выбрав интересующие Вас темы.

Преимущества обучения в Академии Анализа Данных StatSoft

Читать подробнее об условиях и порядке обучения


В рамках консалтинговых проектов, Академия Анализа Данных StatSoft оказывает помощь в проведении статистического анализа данных, решая задачи разных масштабов:

  • Разработка готовых отраслевых решений, заточенных на решение задач Заказчика
  • Статистическая обработка данных клинических испытаний
  • Индивидуальные консультации

Перейти к разделу Консалтинг

Клиентами StatSoft являются крупнейшие мировые и российские фармакологические компании:

Boehringer Ingelheim
Ipsen
MSD Pharmaceuticals
Novartis Pharmaceuticals
Pfizer
Polpharma
Roche
Биокад
Натурпродукт Интернэшнл
Нижфарм
НПО Петровакс Фарм
ПОЛИСАН
Полифарм
Сердикс, группа компаний Servier
ФАРМАПАРК
Фармстандарт
ФГБУ Гематологический Научный Центр Минздрава России
ФГУП «НПО «Микроген»
Шеринг-Плау

и многие другие.

К разделу Клиенты

Биокад

Замечательное ПО, позволившее мне значительно упростить проведение анализа медицинских данных. STATISTICA – незаменимый помощник!

Черняева Екатерина Валерьевна,
медицинский эксперт



Все отзывы


‹‹
››
ПнВтСрЧтПтСбВс


info@statsoft.ru       (495) 787-77-33       (499) 674-06-15       STATISTICA Data Miner 13.3 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.

© StatSoft Russia
1999-2017

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.

Лицензионное соглашение      Карта сайта