② Analysis

Mathsly Analysis

Analizziamo i tuoi dati con la metodologia che regge alla peer review.

I dati ci sono. Hai raccolto mesi di osservazioni,cartelle cliniche,misurazioni. Il problema non è la quantità:è sapere cosa farne. E sapere come difendere ogni scelta davanti a un reviewer statistico che non ti darà il beneficio del dubbio.

La differenza che conta

Un’analisi e un’analisi difendibile

Qualsiasi software produce numeri. Non tutti i numeri sono risultati. La differenza sta nella scelta del metodo,nella coerenza con il disegno dello studio,nella gestione dei missing data,nella sensitivity analysis che dimostra che le conclusioni non cambiano al variare delle assunzioni.

Un reviewer esperto riconosce immediatamente un’analisi costruita a posteriori. Una rivista di alto impatto non pubblica studi in cui la metodologia non è solida quanto i dati.

Il principio che guida il nostro lavoro
“Non consegniamo solo numeri. Consegniamo la giustificazione di ogni scelta. Pronta per resistere alla peer review.”
Su cosa lavoriamo con te

Dall’analisi grezza ai
risultati pubblicabili

Ogni scelta analitica è documentata,giustificata e coerente con il disegno dello studio. Il codice è consegnato insieme all’output — riproducibile e verificabile.

01
Analisi statistica completa
Descrittive,inferenza,modelli multivariati,analisi di sopravvivenza,modelli misti,SEM. Scelta e giustificazione dei metodi in funzione del disegno e degli endpoint.
02
Gestione dei missing data
Analisi del meccanismo di missing (MCAR,MAR,MNAR) e gestione con metodi appropriati:multiple imputation,modelli robusti,analisi di sensitivity.
03
Sensitivity analysis
Analisi pre-specificate per verificare la robustezza delle conclusioni al variare delle assunzioni. Documentate e pronte per rispondere ai reviewer.
04
Tables,Listings & Figures
TLF publication-ready,conformi alle linee guida della rivista target e agli standard ICH-GCP per submission regolatoria EMA/FDA.
05
Interpretazione dei risultati
Non solo i numeri:cosa significano,qual è la rilevanza clinica,quali sono i limiti. Sezione Risultati e Discussione pronte per il manoscritto.
06
Codice documentato
Analisi documentate e riproducibili. Consegnate insieme all’output per garantire trasparenza e verificabilità metodologica.
Per chi è pensato

Chi ha i dati e vuole una firma metodologica solida

Mathsly Analysis è per chi ha i dati e sa già cosa vuole dimostrare — ma vuole che ogni scelta analitica sia giustificabile davanti a qualsiasi reviewer.

E per chi ha già fatto un’analisi in autonomia e vuole un secondo paio di occhi prima di sottomettere.

📊
Medici ricercatori con dataset pronti che vogliono analisi difendibili
🎓
Dottorandi e team universitari con dati da analizzare per pubblicazione
🏭
Pharma e CRO con analisi ICH-compliant per regulatory submission
🔍
Chi ha già un’analisi avviata e vuole un audit metodologico prima di sottomettere
Come funziona

Dal dataset ai
risultati difendibili

Condividi il dataset,il protocollo o il SAP se disponibili,e una descrizione degli obiettivi. Valutiamo l’impostazione metodologica e proponiamo un piano di analisi. Se hai già un’analisi avviata,partiamo da lì.

Consegniamo codice documentato,output replicabili e una sezione Metodi pronta per il manoscritto.

01
Condividi dati e obiettivi
Dataset,protocollo o SAP se disponibili. Anche solo una descrizione dell’obiettivo e del tipo di studio è sufficiente per iniziare.
02
Piano di analisi entro 24h
Valutazione dell’impostazione metodologica,proposta del piano di analisi e preventivo. Gratuito e senza impegno.
03
Analisi,output e codice
TLF publication-ready,codice R/Python documentato,sezione Metodi e Risultati pronta per il manoscritto. Output ICH-compliant per submission regolatoria.
Le tre linee Mathsly

Ogni studio ha la sua fase critica.
Noi siamo là in ognuna.

Parliamo del tuo progetto

I tuoi dati meritano un’analisi all’altezza.

Condividi dataset e obiettivi. Valutiamo e rispondiamo entro 24 ore con un piano di analisi. Il preventivo è gratuito.