Rigore scientifico, chiarezza e decisioni difendibili
Mathsly Research nasce per portare standard metodologici elevati e comunicazione chiara nei progetti ad alta complessità: ricerca clinica, Real-World Evidence, evidence synthesis, econometria e formazione avanzata. Il nostro obiettivo è produrre output solidi e utilizzabili: per peer-review, audit, submission o decisioni interne.
I pilastri del nostro modo di lavorare
Un approccio “senior” significa soprattutto metodo: trasparenza delle scelte, tracciabilità e orientamento al contesto decisionale.
Rigore metodologico
Scelte statistiche coerenti con disegno, endpoint e assunzioni. Verifiche, sensitivity e gestione dei bias quando rilevante.
Trasparenza e tracciabilità
Decision log, documentazione, versionamento e output replicabili: ciò che conta quando serve difendere un risultato.
Chiarezza comunicativa
Interpretazione comprensibile per stakeholder non tecnici, senza perdere precisione: focus su implicazioni e limiti.
Il metodo in 4 fasi
Un flusso di lavoro strutturato per ridurre incertezze, prevenire errori evitabili e consegnare output pronti all’uso.
Inquadramento
Obiettivi, ipotesi, endpoint, vincoli e stakeholder. Definizione dei criteri di qualità e dei deliverable.
Disegno e piano
Scelte metodologiche, SAP/analisi, gestione missing e bias. Strategia di robustezza e verifiche.
Analisi e validazione
Analisi replicabili, controlli e sensitivity. Coerenza con assunzioni e criteri di qualità definiti.
Comunicazione e decisione
Report, tabelle/figure, interpretazione. Output pronti per submission, audit o decisioni interne.
Cosa consegniamo, concretamente
Deliverable progettati per essere usati: non solo risultati, ma documentazione e interpretazione nel contesto.
Deliverable tipici
- Piano di analisi (SAP), protocol support, decision log
- Analisi statistiche + TLF (tables, listings, figures)
- Report interpretativi orientati allo stakeholder
- Revisioni sistematiche, meta-analisi, RoB/GRADE (quando richiesto)
- Supporto a medical writing, submission e peer-review response
Ambiti di applicazione
- Ricerca clinica, osservazionale, RWE
- Pharma/CRO, regulatory, market access
- Medical device e clinical evaluation
- Econometria, finanza, policy evaluation
- Formazione avanzata e mentoring
Qualità, controllo e affidabilità
Lavorare in contesti scientifici richiede standard: robustezza, coerenza e verificabilità.
Riproducibilità
Analisi organizzate e replicabili. Output allineati a criteri di qualità e coerenti con le assunzioni del modello.
Robustezza
Verifiche, sensitivity e controlli: quando i risultati servono per prendere decisioni, la solidità è centrale.
Comunicazione “audit-ready”
Documentazione e narrative che supportano peer-review, audit e discussioni tra stakeholder.
Domande frequenti
Alcuni chiarimenti pratici su tempi, modalità e collaborazione.
Come iniziamo un progetto?
Tipicamente con un brief (obiettivi, dati disponibili, vincoli, deadline) e una call di inquadramento per definire deliverable e priorità.
Gestite anche “second opinion” e audit metodologico?
Sì. Possiamo valutare analisi già eseguite, robustezza delle conclusioni e coerenza tra disegno, metodi e claim.
Potete supportare anche la parte di scrittura scientifica?
Sì, in particolare per sezione metodi/risultati, tabelle e figure, interpretazione, e risposta ai revisori (quando necessario).
Vuoi valutare con noi il tuo progetto?
Se hai uno studio in corso, dati da analizzare o una submission da preparare, possiamo definire rapidamente obiettivi, deliverable e priorità operative.