Die neue Statistiklösung JMP Clinical von SAS, einem der weltgrößten Softwarehersteller, vereinheitlicht die Sicherheitsprüfungen bei klinischen Studien und verkürzt so den Prozess der Medikamentenentwicklung und -zulassung.
Mit JMP Clinical können Nutzer sicherheitsrelevante Daten einfach nach den verschiedensten Gesichtspunkten analysieren. Die dynamische Verbindung von Grafiken und anspruchsvollen statistischen Verfahren hilft, Zusammenhänge zu erkennen. Dafür kombiniert JMP Clinical leistungsstarke Statistiksoftware-Komponenten von SAS mit den interaktiven Visualisierungsmöglichkeiten von JMP. Erkenntnisse können ganz einfach und unkompliziert mit anderen geteilt werden. Darüber hinaus ermöglicht JMP Clinical die genaue Analyse von unerwünschten Nebenwirkungen, Laborwerten, Indikationen und Patientenprofilen. JMP Clinical vereint in sich die Kompetenz von zwei der renommiertesten Namen im Bereich der Life Sciences: JMP wird von über 40 Prozent der medizinischen Gutachter der Food and Drug Administration (FDA) genutzt. SAS ist das Standard-Analyse- und Reporting-Tool für Biostatistiker in der Pharmaindustrie.
"Uns war rasch klar, dass wir mit JMP Clinical Projekte und Analysen schneller voranbringen und so den Zulassungsprozess von Arzneimitteln vereinfachen und verkürzen können", so Steve Wong, Senior Director für Statistische Programmierung und Biometrie bei Gilead Sciences. Wong war einer der Betatester von JMP Clinical. "JMP hat ein Tool entwickelt, das genau auf die hohe Komplexität unserer Datenanalyse zugeschnitten ist und so signifikanten Mehrwert für unsere Arbeit liefert."
Migration auf globalen CDISC Standard leicht gemacht
Das menügeführte System von JMP Clinical folgt in seiner Logik den Richtlinien der FDA für die Berichterstattung. Die Software automatisiert im Hintergrund Analysen und Berichte des CDISC-Standards (Clinical Data Interchange Standards Consortium), dem globalen Standard für die Einreichung klinischer Daten bei der Arzneimittelzulassung. Als eines der ersten Tools "versteht" JMP Clinical das CDISC-Datenmodell ADaM (Analysis Dataset Model) und hilft Medizinern und Biostatistikern, auf den globalen CDISC-Standard zu migrieren.
Mehr Informationen unter: http://www.jmp.com/clinical.
circa 2.200 Zeichen
Mit JMP Clinical können Nutzer sicherheitsrelevante Daten einfach nach den verschiedensten Gesichtspunkten analysieren. Die dynamische Verbindung von Grafiken und anspruchsvollen statistischen Verfahren hilft, Zusammenhänge zu erkennen. Dafür kombiniert JMP Clinical leistungsstarke Statistiksoftware-Komponenten von SAS mit den interaktiven Visualisierungsmöglichkeiten von JMP. Erkenntnisse können ganz einfach und unkompliziert mit anderen geteilt werden. Darüber hinaus ermöglicht JMP Clinical die genaue Analyse von unerwünschten Nebenwirkungen, Laborwerten, Indikationen und Patientenprofilen. JMP Clinical vereint in sich die Kompetenz von zwei der renommiertesten Namen im Bereich der Life Sciences: JMP wird von über 40 Prozent der medizinischen Gutachter der Food and Drug Administration (FDA) genutzt. SAS ist das Standard-Analyse- und Reporting-Tool für Biostatistiker in der Pharmaindustrie.
"Uns war rasch klar, dass wir mit JMP Clinical Projekte und Analysen schneller voranbringen und so den Zulassungsprozess von Arzneimitteln vereinfachen und verkürzen können", so Steve Wong, Senior Director für Statistische Programmierung und Biometrie bei Gilead Sciences. Wong war einer der Betatester von JMP Clinical. "JMP hat ein Tool entwickelt, das genau auf die hohe Komplexität unserer Datenanalyse zugeschnitten ist und so signifikanten Mehrwert für unsere Arbeit liefert."
Migration auf globalen CDISC Standard leicht gemacht
Das menügeführte System von JMP Clinical folgt in seiner Logik den Richtlinien der FDA für die Berichterstattung. Die Software automatisiert im Hintergrund Analysen und Berichte des CDISC-Standards (Clinical Data Interchange Standards Consortium), dem globalen Standard für die Einreichung klinischer Daten bei der Arzneimittelzulassung. Als eines der ersten Tools "versteht" JMP Clinical das CDISC-Datenmodell ADaM (Analysis Dataset Model) und hilft Medizinern und Biostatistikern, auf den globalen CDISC-Standard zu migrieren.
Mehr Informationen unter: http://www.jmp.com/clinical.
circa 2.200 Zeichen
