トレードオフの意思決定を確信をもって下すために

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、疫学、解析のエキスパート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。

当社のチームは多様なモデリング手法を活用します:マルコフ・コホートモデル、意志決定分析、ベイジアンモデリング、患者レベルのシミュレーション、離散型イベントのモンテカルロシミュレーションといった手法に決定論的もしくは確率論的感度解析手法を組み合わせます。

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
  • 最先端かつ広範なモデリング手法のスキル
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:

  • メタ解析およびネットワークメタ解析
  • 公表バイアスの評価
  • 異質性の評価
  • グループ間における異質性の検証
  • 多変量解析
  • 過剰人口の分散度推定
  • 生存解析、クロスオーバー効果解析
  • 予測解析を含む線形モデル
  • 階層ベイズモデル
  • 個人および試験レベルの代替性のバリデーション
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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
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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。

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