難しい得失評価の意思決定を確信をもって前進する
開発早期から製品ライフサイクルマネジメントに至る各段階において、定量化や非常に難度の高い意思決定に対する最適解の提示をお手伝いします。高度な予測モデリング&シミュレーションの専門性を有する統計学、モデリング、疫学および解析の専門家から構成されるグローバルチームがお客様を支援します。
サターラのチームは多様なモデリング手法の開発および応用に優れています。
- マルコフモデル、離散事象シミュレーション、意思決定分析モデルなど、集団ベースのモデリング
- マイクロシミュレーションモデル、エージェントベースモデルなど、個々の患者レベルでのシミュレーション
- ベイジアンモデリング
- ニューラルネットワーク、ディープラーニングなど、機械学習モデル
- 医療経済モデリング
当社の強み
- モデリングのフレームワークとスコープの適切な定義
- 透明性が高く保たれたモデルの共同構築プロセス
- 高度かつ広範なモデリングのスキル
卓越した定量的なエビデンス統合手法
当社はあらゆる手法のエキスパートです:
- メタ解析およびモデルに基づくメタ解析(MBMA)
- 患者レベルデータと集合体データ、無作為化対照試験、および実臨床試験を組み合わせた、高度な間接比較(ITC)手法
- (ベイジアン)ネットワークメタ解析およびネットワークメタ回帰(ケーススタディにリンク)
- Matching adjusted indirect comparison (MAIC)
- Simulated treatment comparison (STC)
- 公表バイアスおよび不均一性評価
- グループ間における異質性の検証
- 過剰人口の分散度推定
- 個人および臨床試験レベルのサロゲートエンドポイントバリデーション
当社のCODEx臨床成績のデータベースからもベネフィットが得られます。多数の適応症に対応した、すぐに使用可能な解析プラットフォームがご利用いただけます。
ベネフィット、リスク、コストを評価・予測する最先端の解析
新規治療介入の実臨床におけるベネフィット、リスク、コストを評価・予測し、対象製品やアプリケーションに対する社内の意思決定やエビデンス構築をサポートします。
- 疾病進行モデルのカスタマイズ: 潜在的な臨床シナリオを探索し、常に変化を続ける市場における製品の価値を予測し、エビデンスに存在する不確実性とギャップを同定
- 疫学的予測モデル: 特定の疾患や環境設定における標準治療や母集団の変化を疾患と疾患による影響の変化を記述するモデルを用いて予測
- 臨床開発計画モデル: 試験または開発計画の成功確率をさまざまなシナリオの下で評価することによって、対象母集団やサンプルサイズ、エンドポイントを最適化
薬物有用性研究へのブリッジング
リアルワールドの臨床研究には、多くの時間と労力を必要とします。それでもなお、臨床開発データや多くのリアルワールドデータソースを活用することで、有用性の期待値や相対的評価が実現可能であると
考えられます。
当社は臨床試験によって実証された有効性とリアルワールドにおける有用性の間に存在する不確実性を最小化することによって、アウトカム予測や保険者との協議の成功に貢献することを目指しています。
ブリッジング研究では、最先端の統合的予測モデリング手法を対象とする臨床および実臨床のデータ解析と組み合わせます。本アプローチによって、国家間や患者集団間、さらに有効性から有用性をブリッジングして関連付けることが可能となります。
スイス連邦工科大学チューリッヒ校で経済学の博士号を取得し、ハイデルベルク大学で応用数学の修士号を取得しています。シニア生物統計学者として従事し、プロジェクトの方向性をモデリングしてきた、10年以上の経験を有しています。サターラでは、神経科学、腫瘍学、希少疾患を始めとする多様な疾患領域において、統計および経済モデリングに関するプロジェクトと、ベイジアンネットワークメタ解析、モデルに基づくメタ解析など、エビデンス合成方法の応用に携わってきました。