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SASユーザー総会 2012
SASとHTMLアプリケーションによる
CDISC ADaM形式の解析用データセットを用いた
有害事象の解析帳票・グラフ簡易作成ツールの開発事例
武田薬品工業株式会社 高浪 洋平
SASユーザー総会 2012
今日のお話
1.有害事象の集計とグラフ
 テストデータ（ADSLとADAE）
 有害事象の集計
 有害事象のグラフ
2. HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAによるSASの実行
3. 有害事象の集計・グラフ作成を行うHTA「AEくん」の開
発事例
 ADaMによる入力パラメータの簡略化
 AEくんの構成・出力結果
4. おわりに
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SASユーザー総会 2012
今日のお話
1.有害事象の集計とグラフ
 テストデータ（ADSLとADAE）
 有害事象の集計
 有害事象のグラフ
2. HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAによるSASの実行
3. 有害事象の集計・グラフ作成を行うHTA「AEくん」の開
発事例
 ADaMによる入力パラメータの簡略化
 AEくんの構成・出力結果
4. おわりに
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SASユーザー総会 2012
有害事象の集計とグラフ
 発表の動機
– 臨床試験において、開発中の薬剤の安全性プロファイルを分析す
るために統計担当者が必ず作成する有害事象の集計表。全体、副
作用、発現時期別・・・（集計方法の数だけ山ほど）。
（個人的に）集計表だけで
は、有害事象発現プロファ
イルについて、対照群との
傾向の違い等、全体像をイ
メージするのが難しかっ
た。。
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有害事象の集計とグラフ
 発表の動機
– 集計表と共にグラフを眺めてプロファイルを確認することで、「
全体のイメージ」を頭に直接インプットできると考えた。しかも
、SASには高品質なグラフを作成する機能が充実している。
どんな事象の発現率が
高い（低い）、対照薬
群と比べてどうかetc..
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有害事象の集計とグラフ
 発表の動機
– 正式な解析結果にグラフを含めるわけではないのでお手軽に
、かつ高品質なグラフを作りたい。
– ユーザーフレンドリーな画面上でパラメータを入力して有害
事象の集計表とグラフを作りたい。
– 入力データ構造は標準化してその都度データセット名や変数
名を変更したくない（できれば集計方法も）。
– そんな贅沢な悩みを解決してくれる方法が・・・
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有害事象の集計とグラフ
 発表の動機
– 正式な解析結果にグラフを含めるわけではないのでお手軽に
、かつ高品質なグラフを作りたい。
⇒SAS！
– ユーザーフレンドリーな画面上でパラメータを入力して有害
事象の集計表とグラフを作りたい。
⇒HTMLアプリケーション（HTA）！
– 入力データ構造は標準化してその都度データセット名や変数
名を変更したくない（できれば集計方法も）。
⇒CDISC！
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今日のお話
1.有害事象の集計とグラフ
 テストデータ（ADSLとADAE）
 有害事象の集計
 有害事象のグラフ
2. HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAによるSASの実行
3. 有害事象の集計・グラフ作成を行うHTA「AEくん」の開
発事例
 ADaMによる入力パラメータの簡略化
 AEくんの構成・出力結果
4. おわりに
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テストデータ（ADSLとADAE）
 CDISCのADaM形式
– CDISCとは、臨床試験や臨床研究において、データの収集、交換
、提出等の標準化を推進する団体
– 近年、米国では承認申請の際にFDAに提出するデータセット形式
として標準的に採用されつつある。
– ADaM（Analysis Data Model）は臨床試験の解析用データセ
ットの標準形式
– 2012年6月現在で、ADaMにおいては、ADSL、ADAE、BDS
、ADTTE（条件付きでBDSの一部）の標準構造がリリースされ
ている。データセット名は「AD」から始まる（8文字以内）。
– ADaMには4種類のメタデータ（Analysis dataset metadata,
Analysis variable metadata, Analysis parameter valuelevel metadata, Analysis results metadata）が規定されてい
る。
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テストデータ（ADSLとADAE）
 CDISCのADaM形式
– ADaMの各データセットの概要
種類
概要
ADSL
被験者情報を格納している。被験者ごとに1レコードを持つ。
BDS※
基本的なADaMのデータセットの構造として定義され、臨床検査項
目等の解析項目とそれらの結果を縦方向に格納する。解析項目・時
点で1レコードを持つ。
ADAE
有害事象の情報を格納している。事象ごとに1レコードを持つ。
BDSの構造には準拠していない。
ADTTE
生存時間解析用の情報を格納している。基本的には被験者ごとに1レ
コードを持つ。BDSの構造に従ったデータセットとしてリリースさ
れている（イベントが1度しか発生せず、結果の2値データが変数
AVALに格納されている場合）。
※BDSはBasic Data Structureの略で、データセット名ではない。
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テストデータ（ADSLとADAE）
 今回想定する状況
– 並行群間比較試験での有害事象の発現プロファイルの比較
– 試験名：XXX-YYY
– 投不群はXXX 10mgとプラセボ群の2群
– 解析用データセットはADaMのADSLとADAE
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テストデータ（ADSLとADAE）
 ADSL
– 被験者情報を格納している。被験者ごとに1レコードを持つ。
– Analysis Variable Metadata（変数情報）
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テストデータ（ADSLとADAE）
 ADSL
– データ（抜粋）
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テストデータ（ADSLとADAE）
 ADAE
– 有害事象の情報を格納している。事象ごとに1レコードを持つ。
– Analysis Variable Metadata（変数情報）
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テストデータ（ADSLとADAE）
 ADAE
– データ（抜粋。AETERMは日本語です。。）
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テストデータ（ADSLとADAE）
 有害事象の集計に用いる主な変数
データセット
変数
属性
内容
ADAE、ADSL USUBJID
文字
被験者ID（申請単位で一意）
ADAE
TRTA
文字
投与群（文字、ADSLのTRT01Aと同じ値を格納）
ADAE
TRTAN
数値
投与群（数値、ADSLのTRT01ANと同じ値を格納）
ADAE
AEBODSYS
文字
MedDRAでコーディングされたSOC（System Organ Class）名
ADAE
AEDECOD
文字
MedDRAでコーディングされたPT（Preferred Term）名
ADAE
RELGR1N
数値
因果関係（1：Not Related、2：Related）
ADAE
SAFFL
文字
安全性解析対象フラグ（Y：採用）
ADAE
TRTEMFL
文字
治療期有害事象（TEAE）フラグ（Y：TEAE）
ADSL
TRT01A
文字
投与群（文字）：Placebo、XXX 10mg
ADSL
TRT01AN
数値
投与群（数値）：1：Placebo、2：XXX 10mg
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今日のお話
1.有害事象の集計とグラフ
 テストデータ（ADSLとADAE）
 有害事象の集計
 有害事象のグラフ
2. HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAによるSASの実行
3. 有害事象の集計・グラフ作成を行うHTA「AEくん」の開
発事例
 ADaMによる入力パラメータの簡略化
 AEくんの構成・出力結果
4. おわりに
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有害事象の集計
 集計内容
– 本稿では、SOCごと・PTごとの集計のみを行う（SOCとPTを
同時には出力しない）。
– 有害事象の発現例数と発現率を算出する。
 SASプログラムにおいて適用する条件・処理フロー
– SQLプロシジャの使用（発現例数と発現率を同時に算出）
– 安全性解析対象集団の絞り込み（SAFFL = "Y"）
– 治療期に発現した有害事象の絞り込み（TRTEMFL = "Y"）
– right joinによるADAE由来のデータセットとADSL由来のデー
タセットの外部結合
ADAEからPTごとに一意なデータを作成
投不群・PTごとに例数・発現率を算出
ADSLから解析対象例数を算出
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有害事象の集計
 SASプログラム
被験者・事象ごとに一意なデータを生
成して、発現例数と発現率を算出
*** 有害事象の発現例数及び発現率を算出 ;
proc sql ;
create table _AECAL as
select B.TRTAN, B.TRTA, A.AEDECOD, count(A.AEDECOD) as _N, _ALL,
count(A.AEDECOD)/_ALL*100 as _PCT
from
(select distinct SUBJID, TRTAN, TRTA, AEDECOD from ADAE where SAFFL = "Y" and
TRTEMFL = "Y") as A
right join
(select TRT01AN as TRTAN, TRT01A as TRTA, count(SUBJID) as _ALL
from (select distinct SUBJID, TRT01AN, TRT01A from ADSL where SAFFL = "Y")
group by TRT01AN, TRT01A) as B
on A.TRTA = B.TRTA and A.TRTAN = B.TRTAN
group by B.TRTAN, B.TRTA, A.AEDECOD
order by A.AEDECOD ;
quit ;
被験者ごとに一意なデータを生成
して、投不群ごとの例数を算出
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有害事象の集計
 集計結果
– 投不群・事象ごとに発現例数と発現率が算出された。このデータセット
（_AECAL）が集計表やグラフを作成する際のベースとなる。
投不群
PT
発現例数
発現率（%）
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今日のお話
1.有害事象の集計とグラフ
 テストデータ（ADSLとADAE）
 有害事象の集計
 有害事象のグラフ
2. HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAによるSASの実行
3. 有害事象の集計・グラフ作成を行うHTA「AEくん」の開
発事例
 ADaMによる入力パラメータの簡略化
 AEくんの構成・出力結果
4. おわりに
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有害事象のグラフ
 有害事象に関するグラフの作成
– どのような事象が高頻度で発現しているか等を視覚的に容易に確認
できることから、安全性評価においては非常に有効な手段となる。
– SASには高品質なグラフを作成する機能が用意されている。
– 本稿で作成するグラフは下表の4種類。
グラフの種類
概要
棒グラフ
バタフライプロット
各投不群の発現率の棒グラフを重ね合わせて出力する。SGPLOT
各投不群の発現率の棒グラフを逆方向に出力する。
SGPLOT
リスク比のプロット
各投不群の発現率、リスク比及び信頼区間のグラフを TEMPLATE
出力する。
（GTL）
SGRENDER
各PT（またはSOC）の発現例数に比例した大きさの GTILE
タイルを出力する。各タイルは発現率で色分けされる。
タイルチャート
プロシジャ
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有害事象のグラフ
 棒グラフ
– 合計の発現率が高い順に各投不群の棒グラフを重ねて表示する。
– どの事象に投不群間で発現率の違いがあるか容易に確認できる。
– 集計結果を格納した_AECALから下記データセット_OUTを作成
しておく。
PT
各群の発現例数
各群の発現率
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有害事象のグラフ
 棒グラフ
– SGPLOTプロシジャのhbarステートメントを使用する。
ods graphics on / width=9in height=7in ;
*--- グラフの大きさを指定 ;
proc sgplot data=_OUT ;
where _PAGE = 1 ;
*--- 最初の26事象のみ出力 ;
hbar AEDECOD / response=_P2 barwidth=0.8 ;
*--- XXX 10mg群 ;
hbar AEDECOD / response=_P1 barwidth=0.5 transparency=0.5 ; *--- Placebo群(透明) ;
yaxis discreteorder=DATA display=(nolabel) ;
*--- 縦軸出力順(ラベル未出力) ;
xaxis values=(0 to 15 by 5) label='Incidence Rate(%)' ;
*--- 横軸目盛り&ラベル指定 ;
run ;
ods graphics off ;
投不群間の比較が容易
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有害事象のグラフ
 バタフライプロット
– 2つのカテゴリについて、それぞれ棒グラフを逆側に出力する。
*** バタフライプロット用の発現率変数作成 ;
プラセボ群の発現率を
data _OUT_B ;
負の数に変換しておく。
set _OUT ;
_P1x = -1*_P1 ; *--- プラセボ群の発現率(左向き用) ;
label _P1x="&_TRTL1" ;
run ;
負の数を正の数で表示
proc format ;
するようフォーマット
picture _PCTF low - high = "009" ; *--- 全ての値を正の数出力 ;
を作成しておく。
run ;
*** バタフライプロットの作成 ;
title "Butterfly Plot for Treatment Emergent Adverse Events by Preferred Term" ;
ods graphics on / width=9in height=7in ;
*--- グラフの大きさを指定 ;
proc sgplot data=_OUT_B ;
where _PAGE = 1 ;
*--- 最初の26事象のみ出力 ;
hbar AEDECOD / response=_P1x fillattrs=(color=lightgray) ; *--- Placebo群 ;
hbar AEDECOD / response=_P2 fillattrs=(color=darkgray) ; *--- XXX 10mg群 ;
yaxis discreteorder=DATA display=(nolabel) ;
*--- 縦軸出力順(ラベル未出力) ;
xaxis values=(-15 to 15 by 5) label='Incidence Rate (%)' ; *--- 横軸目盛り&ラベル指定 ;
format _P1x _P2 _PCTF. ;
*--- 全ての値を正の数出力 ;
run ;
ods graphics off ;
title ;
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有害事象のグラフ
 バタフライプロット
– 2つのカテゴリについて、それぞれ棒グラフを逆側に出力する。
プラセボ群
XXX 10mg群
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有害事象のグラフ
 有害事象の発現率及びリスク比プロット
–
–
–
–
左側にAEの各群の発現率プロット・右側にリスク比＋信頼区間のプロットを出力
どの事象が対照薬群に比べてリスク比が高いか容易に確認できる。
GTLによりテンプレートを作成し、SGRENDERプロシジャで呼び出してグラフを出力
あらかじめAEの発現率、リスク比と信頼区間を格納したデータセットを作成しておく！
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SASユーザー総会 2012
有害事象のグラフ
 有害事象の発現率及びリスク比プロット
–
–
–
–
左側にAEの各群の発現率プロット・右側にリスク比＋信頼区間のプロットを出力
どの事象が対照薬群に比べてリスク比が高いか容易に確認できる。
GTLによりテンプレートを作成し、SGRENDERプロシジャで呼び出してグラフを出力
あらかじめAEの発現率、リスク比と信頼区間を格納したデータセットを作成しておく！
有害事象
各群の発現率（%）
リスク比（信頼下限・上限）
出力順
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有害事象のグラフ

Graphical Template Language (GTL)の記述
proc template ;
define statgraph _AEPCTRR ;
dynamic VAR1 VAR2 AE_NAME EST LOWER UPPER TITLE HLABEL ;
begingraph ;
entrytitle TITLE ;
layout lattice
/ columns=2 rows=1 columngutter=3px columnweights=(.5 .5) rowdatarange=unionall ;
rowaxes
; rowaxis
; endrowaxes
;
columnaxes ; columnaxis / label=HLABEL ; endcolumnaxes ;
layout overlay / xaxisopts = (linearopts=(tickvaluesequence=(start=0 end=&_MAXP
increment=5) tickvaluepriority=true))
yaxisopts = (display=(line ticks tickvalues)) ;
referenceline
y=AE_NAME
/ lineattrs=(color=lightgray pattern=2) ;
発
scatterplot x=VAR1 y=AE_NAME
現
/ markerattrs=(symbol=trianglefilled) name="T1" legendlabel="&_TRTL1" ;
率
scatterplot x=VAR2 y=AE_NAME
/ markerattrs=(symbol=square)
name="T2" legendlabel="&_TRTL2" ;
discretelegend "T1" "T2" / valign=bottom ;
endlayout ;
layout overlay / xaxisopts = (type=log logopts=(base=2 tickintervalstyle=logexponent)) ;
referenceline x=1
/ lineattrs=(color=lightgray pattern=1) ;
リ
referenceline y=AE_NAME / lineattrs=(color=lightgray pattern=2) ;
scatterplot x=EST y=AE_NAME / xerrorlower
= LOWER
ス
xerrorupper
= UPPER
ク
errorbarattrs = (pattern=1 color=black)
比
markerattrs
= (color=black symbol=circlefilled) ;
endlayout ;
endlayout ;
endgraph ;
end ;
run ;
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有害事象のグラフ

SGRENDERプロシジャ
– templateでテンプレートを読み込んでグラフを作成
ods graphics on / width=9in height=7in ;
proc sgrender data=_PCTRR_OUT template=_AEPCTRR ;
where _PAGE = 1 ; *--- 最初の26事象のみ出力 ;
label _P1 = "Percentage" Value
= 'Relative Risk with 95% CI' AEDECOD = '' ;
*--- templateで定義されているdynamic変数の指定 ;
dynamic VAR1 = "_P1" VAR2 = "_P2" AE_NAME = "AEDECOD"
EST = "Value" LOWER = "LowerCL" UPPER = "UpperCL"
TITLE = "Percentages and Relative Risks (Base=2)"
HLABEL = "Percentage and Relative Risks" ;
run ;
ods graphics off ;
動的変数（プロシジャ実行時に値を不える）
dynamic VAR1 VAR2 AE_NAME EST LOWER UPPER TITLE HLABEL ;
GTLではdynamic変
数として定義する。
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有害事象のグラフ
 出力結果（再掲）
layout lattice / columns=2 rows=1
columngutter=5px
columnweights=(.5 .5)
rowdatarange=unionall ;
発
現
率
リ
ス
ク
比
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有害事象のグラフ
 タイルチャート
– タイルと呼ばれる四角形の大きさで値の大小を表すグラフ
– 有害事象の集計においては、投不群・有害事象ごとの発現例数や
発現件数等をタイルの大きさで表すことができる。
– SASでは、GTILEプロシジャを使用してタイルチャートを作成
することができる。
flowステートメントで発現
例数を指定
goptions reset=all ftext="MS Gothic" hsize=9in vsize=7in htext=11pt device=javaimg ;
ods pdf ;
title "Tile Chart for Treatment Emergent Adverse Events by Preferred Term" ;
proc gtile data=_AE_TILE ;
label _N = "N" _PCT = 'Percentage (%)' TRTA_N = "Treatment" ;
flow _N tileby=(TRTA_N AEDECOD)
/ detaillevel=2 labellevel=2 colorramp=(cxFFFFFF cxF5DEB3 cxFA8072) colorvar=_PCT ;
format TRTA_N _TRTF. ;
run ; quit ;
title ;
ods pdf close ;
各タイルを発現率で色分け
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有害事象のグラフ
 タイルチャート（出力結果）
タイルの大きさ：
発現例数
色の濃さ：
発現率
プラセボ群
flow _N tileby=(TRTA_N AEDECOD)
XXX 10mg群
colorramp=(cxFFFFFF cxF5DEB3 cxFA8072)
colorvar=_PCT
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今日のお話
1.有害事象の集計とグラフ
 テストデータ（ADSLとADAE）
 有害事象の集計
 有害事象のグラフ
2. HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAによるSASの実行
3. 有害事象の集計・グラフ作成を行うHTA「AEくん」の開
発事例
 ADaMによる入力パラメータの簡略化
 AEくんの構成・出力結果
4. おわりに
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SASユーザー総会 2012
HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAとは
– Windows上で動作するアプリケーションであり、その中にHTML、
JavaScript、Jscript等を組み込んでそれらの機能を実装することが
できる（拡張子はhta）。
– HTAの基本的な機能及びSASとの連携の詳細については、舟尾ら（
2008）を参照されたい。
– HTA導入のメリット
• ユーザーフレンドリーなGUIを構築できる。SASの実行も可能。
• Webサーバー等の導入が丌要であり、コストがかからない。
• HTMLやJavaScriptのごく基本的な知識のみで作成が可能。
HTML：画面
JavaScript：処理
詳細は舟尾ら（2008）
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SASユーザー総会 2012
HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAによるSASマクロ変数の生成
– フォルダの参照、テキストボックス等で指定したパラメータをSAS
マクロ変数に変換する。
– 生成されたparameter.sasファイルは%letステートメントでマクロ
変数に値を格納するSASプログラムファイル。
HTA本体のフォルダ
filesフォルダの
parameter.sasファイル
HTA本体の画面
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SASユーザー総会 2012
HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAによるSASの実行
– 前頁のHTAにSASの実行ロジックを追加し、実行ログを_EXE.logに
出力する。
– parameter.sasとあらかじめ作成しておいたhta_to_sas.sasを実行
する_EXE.sasを生成して実行する。
parameter.sas
_EXE.sas
hta_to_sas.sas
%put
%put
%put
%put
%put
%inc './files/parameter.sas' ;
%inc './files/hta_to_sas.sas' ;
***
***
***
***
***
_EXE.log
_PATH: &_PATH *** ;
_TEXT: &_TEXT *** ;
_RADIO: &_RADIO *** ;
_CHECK1: &_CHECK1 *** ;
_CHECK2: &_CHECK2 *** ;
***
***
***
***
***
_PATH: C:/temp/ ***
_TEXT: 文字列の入力 ***
_RADIO: 1 ***
_CHECK1: 1 ***
_CHECK2: 0 ***
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SASユーザー総会 2012
今日のお話
1.有害事象の集計とグラフ
 テストデータ（ADSLとADAE）
 有害事象の集計
 有害事象のグラフ
2. HTMLアプリケーション（HTA）
 HTAによるSASの実行
3. 有害事象の集計・グラフ作成を行うHTA「AEくん」の開
発事例
 ADaMによる入力パラメータの簡略化
 AEくんの構成・出力結果
4. おわりに
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SASユーザー総会 2012
「AEくん」の開発事例
 AEくんの画面とパラメータ
– 「AEくん」は、ADaMのデータセットを読み込んで有害事象の集計
表とグラフを作成する簡易ツール。
入力パラメータ
概要
データフォルダ
使用するデータセットが格納されている
フォルダを指定する。「参照」ボタンを
クリックしてフォルダを選択する。
試験名
試験コードを入力する。
集計対象
因果関係の絞り込みを指定する。
AEの種類
集計表・グラフの作成について、「SOC
＋ PT 」 、 「 SOC の み 」 ま た は 「 PTの
み」の中からいずれかを選択する。
グラフの種類
横棒グラフ、バタフライプロット、リス
ク比プロット、タイルチャートから作成
するグラフを選択する（複数選択可）。
投不群
2群の場合はカンマ区切りで投不群の
コードを入力する。
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SASユーザー総会 2012
「AEくん」の開発事例
 ADaMによる入力パラメータの簡略化
– ADaMを用いることで、画面上で入力するパラメータを簡略化する
ことができる。
– もちろん、今回は一例なので、用途に合わせてカスタマイズ可能。
指定を省略・簡略化するパラメータ
被験者背景のデータセット名
有害事象のデータセット名
投不群の変数名
安全性解析対象集団の絞り込み
SOCの変数名
PTの変数名
因果関係の絞り込み
治療期に発現したAE（TEAE）の絞り込み
AEの出力順
適用される条件・変数名等
ADSL
ADAE
TRTAN
SAFFL="Y"
AEBODSYS
AEDECOD
因果関係あり：RELGR1N=1
TRTEMFL = "Y"
群を併合した場合の発現頻度順
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SASユーザー総会 2012
「AEくん」の開発事例
 AEくんの構成・処理フロー
– parameter.sasと_EXE.sasを生成して、メインプログラムのAEく
ん.sasを実行
– 結果はfilesフォルダのResult.pdfに出力
parameter.sas
_EXE.sas
AEくん.sas
Result.pdf
_EXE.log
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SASユーザー総会 2012
「AEくん」の開発事例
 AEくんの実行・出力結果
– 下図のようにパラメータを入力して実行。
42
SASユーザー総会 2012
「AEくん」の開発事例
 AEくんの実行・出力結果
– Result.pdf：集計表＆グラフを出力
43
SASユーザー総会 2012
「AEくん」の開発事例
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SASユーザー総会 2012
おわりに
 有害事象の集計とグラフ
– 集計表だけでなく、SASのSGプロシジャやGTLを用いて高品質な
グラフも作成することで、薬剤の安全性プロファイルをより詳細に
分析することができる。
 HTMLアプリケーション（HTA）による簡易ツールの作成
– HTAのユーザーフレンドリーな画面とCDISCのADaM形式による
データセット構造の標準化により、最小限のパラメータ入力で解析
結果を得ることができる。
– HTAは導入コストがかからない、帳票作成作業の効率化、運用・メ
ンテナンスの観点から、導入するメリットは大きい。
 今後の課題・展望
– SASの帳票・グラフ作成機能の強化や、CDISCの普及によるデー
タセット構造の標準化が進むことが予想され、有害事象の分析のみ
ならず、集計解析についてさらなる効率化・標準化の提案が期待さ
れる。
45
SASユーザー総会 2012
参考文献

CDISC Analysis Data Model Team (2009). Analysis Data Model (ADaM)

CDISC Analysis Data Model Team (2009). Analysis Data Model (ADaM)
Implementation Guide

CDISC Analysis Data Model Team (2012). Analysis Data Model (ADaM)
Data Structure for Adverse Event Analysis

Warren F. Kuhfeld (2010). The Graph Template Language and the
Statistical Graphics Procedures: An Example-Driven Introduction. SAS
Global Forum 2010

Shi-Tao Yeh, GlaxoSmithKline, King of Prussia, PA (2002). Clinical Adverse
Events Data Analysis and Visualization. SUGI 27

とほほのWWW入門 http://www.tohoho-web.com/www.htm

舟尾 暢男、高浪 洋平（2008）「HTMLアプリケーションを用いた簡易SASツール
の開発事例 - 臨床試験における症例数設計用ツールの構築 -」SASユーザー総会
2008

高浪 洋平（2011）「SGプロシジャとGTLによるグラフの作成とODS PDFによる
統合解析帳票の作成～TQT試験における活用事例～」SASユーザー総会2011
46
SASユーザー総会 2012
ご清聴ありがとうございました
47