На каждом проекте начинала с разбора исходных форм: какие данные фиксируются и как их структурировать. Затем приводила данные к международным стандартам CDISC: SDTM (стандартизованные сырые данные) и ADaM (наборы данных для анализа). Писала спецификации и программы на SAS, трансформирующие сырые клинические данные в аккуратные наборы данных. Ближе к финалу готовила итоговые таблицы, списки и графики. Для более 8 исследований подготовила более 30 уникальных визуализаций.

 

Параллельно работала над автоматизацией: собирала и поддерживала библиотеку готовых SAS-макросов для типовых задач, что позволило сдавать задачи раньше срока. Считала описательную статистику, анализировала безопасность и эффективность лечения, сравнивала группы, проверяла гипотезы – результаты входили в отчеты и материалы для регуляторных органов (FDA/EMA). Работала в связке с биостатистиками и дата-менеджерами, т.к. нужно было не просто написать код, а понять требование и обеспечить качество данных.

 

Из 5 доведенных до конца проектов 3 показали статистически значимый результат – лечение действительно работало. Это важный опыт: когда аккуратно обработанные данные и корректный анализ показывают результат, который можно защитить перед регуляторными органами. Остальные проекты значимого эффекта не показали и это тоже ценный урок: честно показать отсутствие эффекта не менее важно, чем найти его.