标题：JMP Clinical
简化临床试验的数据分析
从宏观场景开始，钻取要关注的JMP Clinica of SAS软件为临床试验数据的精密分析和探索带入到一个动态的安全审查过程中。它结合了SAS Analytics业界领先的分析能力和长期在临床评审领域得到认可的JMP的图形灵活性。
医学评审员、生物统计学家、数据监查员和生物测定技术团体成员需要准确高效地理解和汇报临床试验数据。JMP Clinical提供了一个良好的协作环境，促进从统计的角度对与医学相关的假设进行探索。
  韦恩图有助于识别受试者同时产生的不良事件JMP Clinical将先进统计方法与独特图形效果完美衔接，呈现出临床试验结果的详实图片。不论用户的统计水平如何，其无与伦比的易用特性将多方面的分析功能均奉送到所有用户的手中。在简化的对话框和定制的工作流程的协助下，即使没有编程经验或统计培训的评审员也可以快速上手。
JMP Clinical的一个显著特点是通过多方面的向下钻取和向上游动能力，可以在整个试验结果和特定受试者试验结果之间顺畅地切换。
  “图形生成器”和地图的结合“图形生成器”和地图的创新结合让用户能够选择任何数据以展现其地域性信息。
轻松过渡到现代评审环境JMP Clinical使用CDISC数据，全球公认的临床分析和报告标准。它组织起整个审查过程，通过自动化的分析与报告形式在后台工作，让您有更多的时间来解释和理解结果。
作为首批最为了解ADaM数据的工具之一，对于正在过渡到现代评审环境的临床医师和生物统计学家而言，JMP Clinical是一个明智的选择。其可选的64位平台可以带来更强大的海量数据分析能力。
该软件支持安全性和有效性评审的九项核心的CDISC域：人口学资料、不良事件、治疗史、处置、暴露情况、合并用药、实验室检查结果，心电图和生命体征。当然，通过简单的配置，它也能分析其他CDISC域的结果。
您可以依靠JMP Clinical来：
可视化、交互式探索地数据，替代静态的表格和列表
利用分布的可视化仪表盘和具有人口交互特性的发病率显示屏分析来考察事件、发现和干预之间的关系。
几乎可以为任何分析选择特定的时间窗口。
轻松分享报告，使内部评审员之间、乃至赞助机构和监管机构之间的沟通更加顺畅。
拟合高级统计模型，包括那些与时间窗口的统计模型。
从各个角度查看和探索数据全新的Clinical起始页菜单帮助你加载CDISC数据和按逻辑顺序遵循FDA报告准则。可定制的、菜单驱动的桌面系统让您从各个角度观察和探索安全性和有效性的数据，然后与其他人轻松共享结果。您还可以使用对话框来快速地管理数据，提高合作小组之间的沟通效率。
JMP Clinical可以毫不费力地获取图形背后的统计分析，这是其他同类软件工具无法实现的一个好处。例如，JMP Clinical可以轻松地从任意图形中选择特定受试者生成患者档案，根据种族、性别或其他特征考察分组的分析结果。用户只需要汇总、选择、放大和深度钻取即可。
JMP Clinical的特点是在展现安全性和有效性数据时，既产生行业标准图形，又创造了一些新颖独特的图形。在有限的视觉空间内，JMP Clinical通过简易仪表盘上的图形，轻松地识别个体间的差异。新增的地图功能让用户可以比较不同试验地点或国家的检验结果。
主要功能
将JMP的动态可视化与强大的SAS分析技术联接全新的启动界面，可以迅速通过点击鼠标进入所有报告。
广泛的高级统计分析、模式发现和预测建模功能，其方法都有案可稽。
一个可以跟踪用户分析过程和路径的审核索引。
用户可自定义分析流程、对话框和模板，并为用户提供详细的编程手册。
用户可以访问所有的 SAS 代码、宏和JMP脚本，可以确切看到所有工作的进展和完成情况，不再存在黑匣子。
与 JMP Genomics 共享架构，可以将传统临床数据分析与基因组的生物标记分析相结合。
JMP交互式可视化分析能力缩放和过滤功能可以用来对数据向下钻取，发现具备统计显著性的事件。
以探索和发现为核心对动态图形和统计技术进行融合，实现其他统计软件所无法达到的高度可视化探索及分析能力。
无与伦比的灵活性，只需要点击鼠标就可以生成：二维和三维散点图、树图、马赛克图、平行图、叠加图，等高线图，气泡图等各种自定义图形。
用图形生成器通过简单的拖拽生成高度动态的图形，能对数据模式进行可视化的探索性分析。
内置的脚本语言会记录所有分析和图形操作，并能自动生成和反复使用，这帮助用户能够非常简单地固化和分享分析方法和结果。
对可视化分析进行的空间展现实现在动态火山图或者气泡图中实现四维及以上维度的报告。
用数据电影来展现干预效果随时间的变化情况。
在5维韦恩图中对重叠因子进行高效的描述。
仪表盘图表海量数据的可视化初览，使得对数据的早期理解分秒可达。
几次鼠标点击就可以让用户实现基本安全工作流（BSW）所要求的一整套标准分析。
后台强大的数据处理能力帮助用户更容易地充分发挥统计分析的能力。
即时纠错能力。若建议的变量有数据缺失，JMP/SAS Clinical会自动在其他位置中搜索这些数据。
工作流生成器，让专业用户创造自定义工作流。
数据和图形之间存在动态链接。通过点击图形的特定部位即可选定这部分图形代表的后台数据，然后点击鼠标进行子集化，即可获取这部分数据。
数据过滤器可以帮助用户用复杂的查询命令定制特定数据的图形化展示。
CDISC数据优化向CDISC（临床报告和分析的全球标准）轻松迁移。
在数据评估时自动检查CDISC所需变量。
作为市场上首个ADaM （分析数据模型）感知工具，JMP Clinical of SAS可以对源自SDTM（研究数据表格模型）的数据进行信息管理。
通过收集SDTM数据的相关片段实时创建 ADSL 数据集和其他类型的ADaM数据集。
受试者聚类查看域内或者跨域的干预、事件和发现，以找到隐藏的模式。
分别通过对合并用药以及治疗史的筛选，来发现药与药的、药与人口统计资料的以及药与疾病的等相互作用。
时间窗口对任意时间窗口进行详览和分析，可以轻松发现被总体摘要报告所掩盖的时间趋势。
动态地以时间为主线来展现数据，并可以用气泡图结合其他高级图形（如地图）实现动画放映效果。
  带有二维聚类的Hierarchical Cluster报告图：一个带有二位聚类的Hierarchical Cluster报告帮助识别安全性分
析中包含的个体受试者和事件、发现以及干预之间的关系。
从各个方面检查患者档案打开任何CDISC域，新建任何受试者的患者档案。
向下钻取关于任何显著不良事件和其他内容的细节。
定制患者档案模板，根据需要选择相关安全域的展示方式。
查看任何受试者的治疗史。
同时对多个受试者建立患者档案。
新统计方法运用Fisher’s Exact Test, Kaplan-Meier曲线和混合模型方差分析等方法为主要的CDISC域筛选和对比安全性结果。
在为多种检验进行纠正的过程中发现数据中统计意义上的显著差异：比如在对有关方差分析或其他流程的多种检验纠正中采用最新的检验方法（例如：Adaptive Holm, Adaptive Hochberg, Adaptive FDR和Dependent FDR等）。
模式发现功能对事件的一些分组（类）进行交互式部分相关性分析以防止潜在的混淆。
使用降维度技术——例如主成份分析和多维度度量——来突出数据中的结构性趋势。
用多达5维变量制作交互式韦恩图。
预测模型分析工具对八种不同的主流预测建模方法的结果进行对比，同时提供了大量的选项和开关功能。
建模过程中的自定义预测筛选功能
生存分析的预测建模。
精细的交叉验证功能具备可调的开关和重复选项，使得跨模型的相对比较成为可能。
用学习曲线分析来评估样本大小的影响。