3 D Statistical Learning
Als Statistikberater sind wir darauf spezialisiert, wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
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Kernleistungen
Während wir verschiedene Datenservices anbieten, gliedern wir diese in drei Kernkategorien.
Durch die Nutzung unserer statistischen Expertise ermöglichen wir pharmazeutischen Unternehmen, Biotechnologiefirmen, Herstellern von Medizinprodukten und Auftragsforschungsinstituten, fundierte Entscheidungen auf Basis präziser Datenanalysen zu treffen. Unsere Kernkompetenzen umfassen sowohl klinische als auch nicht-klinische Statistik.
In Zusammenarbeit mit unseren Partnern bieten wir umfassende Schulungen und Tutorials im Bereich Machine Learning und Statistik an, einschließlich führender Software wie SAS, R, Python und mehr.
Wir tragen aktiv zur Veröffentlichung wissenschaftlicher Artikel bei und stellen unsere umfangreiche Expertise in der statistischen Analyse zur Verfügung, um die wissenschaftliche Forschung zu unterstützen – mit einem besonderen Fokus auf Medizin, Epidemiologie, Psychologie und den breiteren biomedizinischen Bereich.
Treffen Sie die richtige Entscheidung mit Ihren Daten
Haben Sie Herausforderungen mit Ihren Daten? Wir unterstützen Sie dabei, das Maximum an Informationen daraus zu gewinnen.
Häufige Kundenfragen und professionelle Antworten
1. Discovery Call (30 Minuten)
Wir starten den Prozess mit einem virtuellen, kostenlosen Gespräch, um eure Datenlandschaft zu verstehen und die Feinheiten der bestehenden Herausforderung zu analysieren.
Dabei erfassen wir eure Anforderungen und Erwartungen, um unseren Ansatz gezielt darauf abzustimmen.
2. Problemdefinition
Falls das Problem nicht eindeutig ist, arbeiten wir gemeinsam daran, es präzise zu definieren.
Wir formulieren spezifische Forschungsfragen, um den Fokus der Analyse zu schärfen.
3. Hypothesenformulierung
Durch eine umfassende Datenexploration gewinnen wir Erkenntnisse, die zur Entwicklung fundierter Hypothesen beitragen.
Diese Erkenntnisse übersetzen wir in quantifizierbare Hypothesen, die als Grundlage für eine strategische Analyse dienen.
4. Hochentwickelte Datenanalyse
Wir setzen modernste statistische Software und Methoden ein, um eine präzise Analyse durchzuführen.
Dabei wenden wir fortschrittliche statistische Verfahren an, um aussagekräftige Muster und Zusammenhänge zu identifizieren.
5. Individuelle Berichterstattung
Wir erstellen maßgeschneiderte Berichte und Dashboards, die die analysierten Daten klar und visuell ansprechend präsentieren.
Dabei stellen wir sicher, dass die Darstellung mit den organisatorischen Zielen und Kommunikationspräferenzen übereinstimmt.
6. Ergebnispräsentation und Bewertung
Die Ergebnisse werden umfassend präsentiert, wobei wir euch durch die gewonnenen Erkenntnisse und deren Auswirkungen führen.
Durch eine interaktive Bewertung integrieren wir euer Feedback, um unsere Ergebnisse weiter zu verfeinern.
Unsere potenzielle Kundschaft umfasst Einzelpersonen und Organisationen, die wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnen möchten. Dazu gehören unter anderem:
- Pharmazeutische Unternehmen und Contract Research Organizations (CROs): Unterstützung bei statistischen Aufgaben, einschließlich der Erstellung von Statistical Analysis Plans.
- Medizintechnikunternehmen: Beratung und Unterstützung bei der statistischen Planung und Analyse für klinische Studien mit Medizinprodukten.
- Promotions-, Medizin-, Epidemiologie- und Psychologiestudierende: Durchführung statistischer Analysen für Dissertationen und Forschungsarbeiten.
- Master- und Bachelorstudierende: Unterstützung bei der statistischen Analyse und dem Verständnis ihrer Abschlussarbeiten.
- Universitätslehrstühle: Zusammenarbeit bei Projekten zur statistischen Modellierung.
- Forschungsinstitute: Bereitstellung statistischer Beratungsleistungen.
- Studentengruppen: Spezialisierte Schulungen in Statistik, R, SAS oder Machine Learning.
- Industrieunternehmen: Kontinuierliche Schulungen in Statistik und Machine Learning für die berufliche Weiterbildung.
Unsere Expertise umfasst das Design klinischer Studien der Phasen I–IV, einschließlich statistischer Beiträge zu Studienprotokollen, der Erstellung statistischer Analysepläne, Randomisierung und Fallzahlberechnungen. Die Datenanalyse erfolgt mit SAS und R. Höchste Qualitätsstandards werden durch unabhängige Validierungen sichergestellt, beispielsweise durch unabhängige Reviews, Code-Überprüfungen oder Doppelprogrammierung. Unsere Statistikexperten haben zahlreiche Kunden bei Einreichungen bei der FDA und EMA unterstützt.
Wir verfügen über fundierte Erfahrung mit komplexen Studiendesigns (z. B. adaptive Designs, Bayesian BLRM, outcomebasierte Switching-/Crossover-Designs, Biomarker-Analysen) sowie mit der Implementierung anspruchsvoller Methoden in Makros (z. B. RPSFT, IPE, IPCW).
Zusammenfassend bieten wir folgende Dienstleistungen an:
- Planung klinischer Studien (Phasen I–IV)
- Statistische Aufgaben für Studien und Projekte
- Fallzahlberechnung
- Randomisierung (einschließlich Notfallumschläge)
- Statistische Programmierung mit SDTM und ADaM (SAS, R)
- Validierung (z. B. SAS: Quellcode-Review, Doppelprogrammierung)
- Interimsanalysen
- Survival-Analyse
Für die Analysen werden CDISC-Standards mit ADaM-Datensätzen verwendet, um Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Kompatibilität über verschiedene Studien hinweg zu gewährleisten. Falls erforderlich, beraten wir zur Anonymisierung klinischer Daten.
- Onkologie
- Pneumologie
- Allergologie
- Kardiologie
- Zentrales Nervensystem
- Zahnmedizin
- Dermatologie
- Gastroenterologie
- Gynäkologie
- Hämatologie
- Immunologie
- Infektionskrankheiten
- Stoffwechselerkrankungen
- Ophthalmologie
- Chirurgie
Treffen Sie die richtige Entscheidung mit Ihren Daten
Sucht ihr Antworten auf häufige Kundenanfragen oder auf datenbezogene Fragen?
Ausgewählte abgeschlossene Projekte
Verbessert die Verabreichung von Ranibizumab die Sehschärfe wirksam?
Im Rahmen der multivariaten logistischen Regression untersuchen wir den Einfluss der Ernährung auf den BMI und die Albuminwerte, nachdem wir andere Variablen kontrolliert haben.
Der Kunde (ein Krankenhaus in Deutschland) wollte den Einfluss des intraoperativen Flüssigkeitsvolumens auf die Behandlungsergebnisse geriatrischer Patienten untersuchen, die sich einer Hüftfraktur-Operation unterziehen.
Eine deutsche Krankenversicherung möchte auf Grundlage historischer Daten die Krankengeldzahlungen für ihre Versicherten prognostizieren.
Ziel dieser Analyse ist die Prognose des Deckungsbeitrags (DB) pro Versicherten-Tag (VT) mithilfe von Machine-Learning-Techniken für eine Krankenversicherung.
Ziel ist es, die potenzielle Korrelation zwischen sozioökonomischen und gesundheitsbezogenen Faktoren sowie der Nähe zum Arzt im Ruhrgebiet in Deutschland zu analysieren.
Treffen Sie die richtige Entscheidung mit Ihren Daten
Haben Sie Herausforderungen mit Ihren Daten? Wir können Ihnen helfen, das maximale Potenzial aus ihnen herauszuholen. Ausführliche Beispiele abgeschlossener Projekte finden Sie unter dem folgenden Link: Fallstudien in klinischen Studien, Fallstudien in der Krankenversicherung, Fallstudien in der Wissenschaft
Was unsere Kunden sagen
Wir haben mit zahlreichen Kunden zusammengearbeitet, von denen einige Bewertungen auf Social-Media-Plattformen sowie auf Google Reviews hinterlassen haben. Hier präsentieren wir eine Auswahl dieser Rückmeldungen. Sie können die vollständigen Bewertungen auch auf Google Reviews oder den Social-Media-Plattformen einsehen.
Treffen Sie die richtige Entscheidung mit Ihren Daten
Haben Sie Herausforderungen mit Ihren Daten? Wir unterstützen Sie dabei, das Maximum an Informationen daraus zu gewinnen.