SENDとSDTMが密接な関係にあることを初めて知ったとき、すぐに思い浮かぶことだ。共有のデータベースやツールがあるかもしれないということ、そして最も重要なのは、非臨床データと臨床データを比較できるということだ。
このブログを読んでいる人は、SENDが非臨床データを表現するための標準であることは知っていると思うが、SDTMに詳しい人ばかりではないだろう。SDTMとはStudy Data Tabulation Modelの略で、SDTM Implementation Guide（IG）はSENDの臨床版に相当する。SEND IGもSDTM IGも同じモデルの実装であり、同じ変数、概念、ルールを共有している。まあ、大部分はそうである。SDTMのドメインとSENDのドメインは同じように見える。少なくとも一見したところでは。
SDTM-IGの検査結果は、SENDの同等の検査結果とほとんど同じ変数と概念を持っています。
このことに気づけば、共有ツールやビジュアライゼーションの可能性について考え始めるのは、大きな飛躍ではない。SDTMとSENDの両データは、同じ倉庫に快適に保管することができる：「臨床で予想外のことが起きた場合、非臨床のデータからそれを予測できたかどうかを振り返ることができるだろうか？
そう、当然といえば当然だが、少なくとも臨床以外の面では、多くの人がこの可能性について話している。
よく引き合いに出される反論の1つに、SENDとSDTMは形式的にはほとんど同じかもしれないが、機能的にはまったく異なるというものがある。臨床の世界では、表、サマリー、統計は一般的にSDTMデータに対して直接実行されることはなく、データはまずADaM（Analysis Dataset Model）で表現されます。非臨床の世界では、SENDデータセットから直接、表、サマリー、統計を生成します。そのため、機能面ではSENDはSDTMよりもADaMに近いが、ADaMは同じ基礎モデルに基づいているわけではないため、SENDとはまったく異なるものになる可能性がある。
しかし、SDTMとSENDがほとんど同じように見えるのを見ると、一方が他方について何を語ることができるかを探る可能性を考えずにはいられない。そこで、冒頭の考えに戻る。誰もがそれについて話しているが、誰もその方法を知らない。私たちは皆、可能性を見出している。そして、自分たちもそうすべきだと考える。誰もが話しているが、実際にやっている人はいるのだろうか？
いつものように、あなたの考えを私に教えてください。もし、あなたがこの分野に携わっているのであれば、これらのアイデアについてさらに話し合いたいと思います。instemまでご連絡ください。
次回まで
マルク
