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Xcellerate空间聚类分析
获奖Xcellerate®空间聚类分析指导根据符合条件的患者聚类位置进行选址，以改进研究规划，加快患者纳入。
对审判结果的评价
Xcellerate空间聚类分析将符合研究资格标准的去识别的患者聚类与历史上高性能的站点进行匹配，以创建更高的可能性满足招募里程碑。
空间聚类分析是一种自定义的统计方法，它确定患者聚类和最有生产力的站点之间的交集。
概述:
Xcellerate Spatial Cluster改进了选址，优化了临床试验设计。它利用了我们独特的行业专有调查人员的集体力量，招聘绩效分析来自超过50%的全球研究数据和真实诊断数据集，包括超过50%的美国人口的300亿多测试结果。它允许我们检查纳入和排除标准对可用患者池的影响，以告知选址。Xcellerate空间聚类分析还可以识别出符合条件的患者密度存在但距离已知研究者较远的其他位置，从而允许重点研究者扩展活动。亚博全站官网
Xcellerate空间聚类分析的好处:
- 预测:利用历史调查人员招聘业绩数据和真实世界诊断数据
- 有效的:在患者密度附近确定高质量、高经验和历史上高绩效的研究地点。
- 非常高效。:为特定的研究或项目提供可行的见解，以优化网站/国家的配置
性能指标:
空间聚类分析识别附近没有调查员的患者聚类，以确定发展机会。
