充满信心地做出艰难的取舍决定

从早期开发到整个生命周期管理,我们可帮助您量化和引导您制定最困难的决策。我们的客户受益于在高级预测建模和模拟方面具有专业知识的统计学家、建模专家、流行病学家和分析人员组成的全球团队。

我们的 Certara 团队精通开发和应用各种建模技术:

  • 基于人口的建模,例如马尔柯夫模型、离散事件模拟、决策分析模型
  • 个体患者级别的模拟,例如微观模拟模型、基于药物的模型
  • 贝叶斯建模
  • 机器学习模型,例如神经网络、深度学习
  • 卫生经济学建模

是什么使我们与众不同?

  • 对建模框架和范围的周全定义
  • 透明和协作的模型构建过程
  • 先进和广泛的建模技巧

出色的定量证据合成

我们是各种公认方法的专家:

  • 荟萃分析和基于模型的荟萃分析 (MBMA)
  • 先进的间接治疗比较 (ITC) 方法,结合患者水平和汇总数据、随机对照试验和真实世界研究
    • (贝叶斯)网络荟萃分析和网络荟萃回归(à 链接到案例研究)
    • 匹配调整间接比较 (MAIC)
    • 模拟治疗比较 (STC)
  • 发表偏倚和异质性评估
  • 组间同质性测试
  • 人口过剩分散估计
  • 个人和试验级别的替代终点验证

客户还可以从我们的 CODEx 临床结果数据库中受益,为大量适应症提供可随时分析的平台。

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Superior quantitative evidence synthesis
Advanced analytics to evaluate and predict benefit, risk and cost

先进的分析功能,可评估和预测收益、风险和成本

评估和预测新干预措施的现实利益、风险和成本,并支持针对产品或应用程序的内部决策和证据建立。

  • 定制的疾病进展模型。探索潜在的临床方案,在不断发展的格局中预测产品的价值,并确定证据中的不确定性和差距
  • 流行病学预测模型。使用考虑疾病演变及相关后果的模型,预测疾病和环境适用的治疗标准和人群的变化
  • 临床计划模型。评估在不同情况下试验或计划成功的可能性,并优化目标人群、样本量和研究终点的选择。
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衔接有效性研究

真实世界的临床研究需要大量的时间和资源。然而,临床开发数据和许多真实世界的数据源仍可能告知预期或相对的有效性。

我们将临床试验有效性和真实世界有效性之间的不确定性降到最低,以便您可以通过预测结果和付款人接洽来获得成功。

衔接研究将先进的预测和一体化模型与针对性的临床和真实生活数据分析相结合。它们可以用于实现疗效和有效性之间,国家和国家之间,以及不同人口之间的衔接。

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Bridging to effectiveness studies
我们的专家
Certara Team NH
Noemi Hummel 副总监

Noemi 拥有瑞士苏黎世联邦理工学院的经济学博士学位,以及海德堡大学的应用数学硕士学位。她在高级生物统计和建模项目指导方面拥有逾 10 年经验。在 Certara,她一直从事统计和经济建模方面的项目,并在多个疾病领域(包括神经科学、肿瘤学和罕见病)应用证据合成方法,例如(贝叶斯)网络荟萃分析和基于模型的荟萃分析。

我们能帮你什么吗?

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