חיפוש באתר

קישורים

עמודים

קטגוריות

איך מחשבים את תאריכי התוקף של התרופות

לכל תרופה יש תאריך תוקף, שלאחריו השימוש בה אינו מומלץ. הסיבה לכך היא שבמשך הזמן שעובר מאז הייצור החומר הפעיל שבתרופה[1] עובר תהליכי פירוק, כך שתיאורטית קיימת נקודת זמן בה רמת החומר הפעיל כבר לא תספיק לפעולה יעילה של התרופה.
ברשימה זו אסקור את המשמעות של תאריך התוקף ותהליכי הפירוק, את האינטרסים של בעלי העניין, ואת הדרך הסטטיסטית בה אומדים את משך חיי המדף של התרופה.

מה המשמעות של תאריך התוקף?

המונח המקובל לתיאור המצב בו התרופה ראויה לשימוש הוא "יציבות". בהנחיות ה-FDA נאמר כי משך חיי המדף של התרופה הוא הזמן המקסימלי בו הערכים של מאפייני היציבות מקיימים את הקריטריונים ליציבות. זוהי הגדרה מעגלית במקצת, ולכן אנסה להסביר באמצעות דוגמה.
אחד המדדים המקובלים לפיהם מודדים את היות התרופה מיועדת לשימוש, הוא אחוז החומר הפעיל. כאשר התרופה יוצאת מקו הייצור, אחוז החומר הפעיל מוגדר כ-100%. במשך הזמן יש, כאמור תהליכי פירוק, ואחוז החומר הפעיל יכול לרדת ל-99%, או 98% וכולי. אם נטען כי התרופה יעילה כל עוד אחוז החומר הפעיל גבוה מ-90%, ובדרך כלשהו מעריכים כי משך הזמן שלוקח עד שאחוז החומר הפעיל יורד מ-90% הוא שנתיים, אז משך חיי המדף של התרופה יכול להיות לכל היותר שנתיים מתאריך הייצור.
הסבר גרפי: בגרף שלפניכם ציר ה-x מייצג את הזמן, וציר ה-y מציין את ערכו מדד היציבות, במקרה זה מדד שלילי (ככל שהוא גבוה יותר התרופה פחות טובה), למשל, שיעור הזיהומים (impurity). הקו הירוק מציין את השינוי במדד לאורך הזמן, והקו האדום את הקריטריון, הקו שאם המדד עולה מעליו התרופה מוגדרת כלא ראויה לשימוש. הנקודה בזמן בה הקו הירוק חוצה את הקו האדום היא משך חיי המדף של תרופה.

 

 

 

 

 

 

 

כמובן שיש עוד מדדים שצריך להתחשב בהם, ומשך חיי המדף נקבע לפי המקרה הגרוע ביותר. לדוגמה, אם בתרופה שלנו מדד אחר חורג מהקריטריונים שלו אחרי שנה, אז משך חיי המדף יוגדר כשנה, למרות שאחוז החומר הפעיל הינו ברמה ראויה למשך שנתיים.
כאן עולות שתי שאלות. שאלה אחת היא כיצד קובעים הקריטריון לפיו התרופה ראויה לשימוש כל עוד אחוז החומר הפעיל גבוה מ-90%. ההצדקות לקריטריונים אלה מבוססות בדרך כלל על מודלים כימיים או ביולוגיים ועל ידי ניסויים בחיות.
שאלה שניה היא כיצד מעריכים כי אחוז החומר הפעיל הינו ברמה סבירה (acceptable) כעבור זמן מה לאחר הייצור. למשל, כיצד יודעים כי אחרי שנתיים אחוז החומר הפעיל יורד אל מתחת לקו של 90 האחוזים. כאן הסטטיסטיקה נכנסת לפעולה.

מהם האינטרסים של בעליי העניין?

יש למעשה שלושה בעלי אינטרסים: הצרכנים/החולים, חברות התרופות, והרשות הרגולטורית.
לרשות הרגולטורית, לחברות התרופות ולצרכנים יש אינטרס משותף. שלושתם רוצים כי הצרכן יוכל לסמוך על כך שהתרופה תהיה יעילה ובטוחה לשימוש כל עוד תאריך התוקף לא פג. כאן אולי צריך להדגיש כי גם חברת התרופות מעוניינת בכך: מי רוצה שהלקוח שלו ישתמש במוצר פגום ועקב כך ייגרם לו נזק?
בעניין משך חיי המדף/תאריך התוקף של התרופה הדברים קצת יותר מסובכים.
הרשויות הרגולטוריות (בעיקר ה-FDA) רוצות ללכת על בטוח, ולכן מגבילות באופן מעשי את משך חיי המדף לשלוש שנים (אם כי לפי ההנחיות של ה-FDA יש אפשרות תיאורטית לקביעה של משך חיי מדף ארוכים יותר). כמו כן, הרשויות מכתיבות אומדנים שמרניים למשך חיי המדף. בכל שלב בתאריך קביעת משך חיי המדף, משתמשים בתרחיש הגרוע ביותר (worst case scenario) כבסיס להמשך לשלב הבא. זהירות יתר זו גורמת לכך שבדרך כלל משך חיי המדף הרשמי נמוך ממשך חיי המדף האמיתיים.
הצרכנים מעוניינים בחיי מדף ארוכים. זה נכון בעיקר כאשר מדובר בתרופות ללא מרשם לשימוש מזדמן, פאראצטמול למשל. אם אתה קונה את הפאראצטמול כדי שיהיה לך משכך כאבים זמין למקרה של כאב ראש מדי פעם, אתה לא מעוניין שתאריך התוקף יעבור ותצטרך לזרוק לפח את המלאי שנשאר לך. מצד שני, ייתכן כי הצרכנים יפקפקו בתאריכי תוקף רחוקים במיוחד.
גם חברות התרופות, בניגוד למה שמקובל לחשוב, מעוניינות בתאריכי תוקף ארוכים ככל האפשר. הסיבה לכך היא שתאריכי תוקף ארוכים יותר מאפשרים יותר גמישות בתהליכי הייצור והלוגיסטיקה, ומכך נגזר רווח גדול יותר.
קו ייצור טיפוסי משמש לייצור של סוגים שונים של תרופות. לאחר שמייצרים אצווה של תרופה א, יש לנקות את קו הייצור לפני שעוברים לייצור של תרופה ב. זה יכול לקחת יום או יומיים, שבהם הייצור מושבת. אם תאריך התוקף של התרופות הוא נמוך, שנה למשל, אצוות הייצור יהיו קטנות, כי צריך לשנע את התרופות לנקודות המכירה ולדאוג כי הן יימכרו לפני סוף השנה. מכיוון שבמצב כזה נאלצים לייצר אצוות קטנות, פירוש הדבר הוא שיש צורך במספר יותר גדול של תהליכי ניקוי, כלומר יש יותר ימים בהם קו הייצור מושבת. וכפי שציינתי, לוחות הזמנים לשינוע התרופה לנקודות המכירה והמכירה עצמה יהיו לחוצים יותר. חיי מדף ארוכים מאפשרים ייצור יעיל יותר.

איך קובעים את משך חיי המדף?

התשובה פשוטה להפליא: מניחים את התרופה על המדף ורואים מה קורה לה. הפרטים, לעומת זאת, לא כל כך פשוטים.
קודם כל, ברור כי לא ניתן לצפות בכל התרופות שיוצרו, אז לוקחים מדגם של אצוות ייצור. גודל המדגם המקובל הוא 3 אצוות. זה מדגם קטן, לכן השונות בו תהיה גבוהה. כפי שנראה מייד, שונות גבוהה מובילה לאומדנים שמרניים יותר של משך חיי המדף, כלומר, האומדן שיחושב למשך חיי המדף יהיה בדרך כלל קטן ממשך חיי המדף בפועל.
מכל אצווה דוגמים מלאי מספיק של תרופות/טבליות שיאפשר את המדידה של כל הפרמטרים במשך תקופת התצפית.
כעת מאכסנים את הטבליות שנדגמו בתנאי אחזקה שונים. אם מדובר למשל בטבלייה שאמורה להיות מוחזקת בטמפרטורת החדר, אז מאכסנים חלק מהמדגם בטמפרטורת החדר – 25 מעלות צלזיוס ו-60 אחוזי לחות. חלק אחר מהמדגם מאוכסן בתנאים פחות נוחים: 30 מעלות צלזיוס ו-65 אחוזי לחות. החלק השלישי מאוכסן בתנאים קשים/מואצים: 40 מעלות צלזיוס ו-75 אחוזי לחות.
הציפיה היא כי הטבליות המאוכסנות בתנאים של 30 עד 35 מעלות יחזיקו מעמד לאורך כל חיי המדף המבוקשים, כלומר אם החברה רוצה לקבוע חיי מדף של שלוש שנים, הן צריכות להחזיק מעמד בתנאים האלה במשך שלוש שנים. כן מצפים כי התרופות המאוכסנות בתנאים המואצים יחזיקו מעמד במשך חצי שנה.
מודדים את ערכי הפרמטרים של הטבליות (כגון אחוז חומר פעיל ורמת הזיהומים) מייד לאחר הייצור. זה בדרך כלל גורם להשמדתן. לאחר מכן, בתקופות זמן שנקבעו מראש מוציאים עוד טבליות מהאחסון, ומודדים את ערכי הפרמטרים בנקודת זמן זו. לאחר שנאספו כל הנתונים אפשר לאמוד את הפרמטרים של תהליך הפירוק, למשל על ידי רגרסיה לינארית. הנה דוגמה פשטנית:

 

 

 

 

 

 

הנקודות הכחולות בגרף הן הערכים שנמדדו לאורך תקופת זמן של 24 חודשים עבור אצווה בודדת. הקו הירוק הוא קו הרגרסיה: המודל התיאורטי שמתאר את תהליך הפירוק. הקווים האדומים הם רווחי הסמך של קו הרגרסיה. רווחי הסמך רחוקים יותר מקו הרגרסיה ככל שהשונות במדגם גדולה יותר. אם מדובר במדד שקטן עם הזמן, למשל אחוז החומר הפעיל, משך חיי המדף ייקבע על ידי הנקודה בזמן בה הקו האדום התחתון יורד אל מתחת לקריטריון. זה עוד אמצעי זהירות המוביל לכך שמשך חיי המדף המדווח על אריזות התרופות נמוך בדרך כלל ממשך חיי המדף האמיתיים.
יש כמובן שלוש אצוות, והנתונים מכל אצווה מנותחים בנפרד, והתוצאה הרשמית היא התוצאה הגרועה ביותר מבין התוצאות שהתקבלו. במקרים מסויימים מותר לאחד את כל הנתונים מהאצוות ולנתח אותם ביחד. שוב, המקרים בהם מותר לבצע את האיחוד מוכתבים על ידי הרשויות הרגולטוריות, והכלל של התרחיש הגרוע ביותר נשמר.

מה עושים אם תאריך התוקף עבר?

ההמלצה היא לא להשתמש בתרופה שתאריך התוקף שלה עבר, למרות שראינו כי תאריך התוקף המדווח הוא בדרך כלל נמוך יותר מתאריך התוקף האמיתי. יש מספר סיבות לכך. ראשית, תאריך התוקף האמיתי אינו ידוע, וייתכן כי הוא לא גדול בהרבה מתאריך התוקף המדווח. שנית, ייתכן כי התרופה הספציפית שברשותך יוצרה באצווה פחות "טובה", ותהליכי הפירוק באצווה הזו הינם מהירים יותר. ולבסוף, סביר להניח כי תנאי האכסון של התרופה שלך היו פחות טובים מתנאי האכסון המומלצים. מי שמחליט להשתמש בתרופות שתאריך התוקף שלהן פג (בעקבות כתבות קונספירטיביות על "הסודות השמורים של חברות התרופות" עושה זאת על אחריותו.
עם זאת ארגונים גדולים, כגון צבא ארצות הברית וצה"ל, מחזיקים מחסני חירום בהם נשמרות תרופות למשכי זמן ארוכים יותר מתאריך התוקף המדווח. זה אפשרי אם אכן התרופות מאוכסנות בתנאי האכסון המומלצים, וכמובן שארגונים אלה עורכים בדיקות משל עצמם למעקב אחרי אחוז החומר הפעיל, אחוז הזיהומים וכולי.

לקריאה נוספת


הערות
  1. וגם החומרים הלא פעילים []

שילה בירד

שילה בירד (נולדה בשם שילה מקדונלד גור, ב-1952) היא ביוסטטיסטיקאית סקוטית. היא ידועה בזכות תרומתה לפיתוח תהליכי חשיבה סטטיסטית במחקרים העוסקים בבריאות הציבור.

שילה בירד

שילה בירד

בירד למדה באוניברסיטת אברדין וסיימה בהצטיינות את לימודי המוסמך במתמטיקה וסטטיסטיקה. בין 1974 ל-1976 הייתה עוזרת מחקר ביחידה לסטטיסטיקה רפואית של אוניברסיטת אדינבורו. במקביל ביצעה מחקר לעבודת דוקטורט בהדרכתו של סטיוארט פוקוק. בין 1976 ל-1980 עבדה כמרצה לסטטיסטיקה במשרה חלקית באוניברסיטת אדינבורו, וב-1980 הצטרפה ליחידה לביוסטטיסטיקה של המועצה למחקר רפואי (MRC) באוניברסיטת קיימברידג',

ב-1999 נישאה לאימונולוג חוקר מחלת האיידס גרהם בירד עימו עבדה בשיתוף פעולה. שישה שבועות לאחר שנישאו, אובחן אצל גרהם בירד גידול סרטני במוח מסוג גליובלסטומה מולטיפורמה, והוא נפטר לאחר כשלושה חודשים. בירד, שפירסמה עד מות בעלה את עבודתה תחת שם נעוריה, גור, החליטה לפרסם מאז והלאה את עבודתה בשם בירד, לזכרו של בעלה המנוח.

עבודתה המדעית של בירד עסקה התחומים רפואיים רבים. עבודת הדוקטורט שלה עסקה בניתוח סיכונים לא פרופורציונליים במחלת סרטן השד. עבודתה בראשית שנות ה-80, בשיתוף פעולה עם גילק ובראדלי, שעסקה בסטטיסטיקה של השתלת האיברים היוותה את הבסיס להתאמה אופטימלית בין תורמי כליות ובין הנזקקים להשתלה. היא הייתה מעורבת במספר מחקרים שעסקו באפידמיולוגיה של מחלת האיידס (כאמור, בשיתוף פעולה עם בעלה לעתיד, גרהם בירד). וכן במחקרים שעסקו במחלת ספגת המוח  ("מחלת הפרה המשוגעת") ובמחלת קרויצפלד-יעקב, ובקשר בין שתי המחלות, ובסיבוכים של מחלת הצהבת מסוג C, בהתמכרות ובתמותה כתוצאה משימוש באופיואידים, ניסוי קליני שתכננה בשיתוף פעולה עם רופא הילדים ד"ר קולין מורלי הוכיח כי ניתן להפחית ב-35% את תמותת התינוקות עקב מצוקה נשימתית על ידי טיפול בתרופה ALEC. כמו כן פירסמה 20 מאמרים שעסקו בשפעת החזירים.

בנוסף לעבודתה המדעית בירד פעלה לקידום השימוש המושכל בסטטיסטיקה במחקר הרפואי. במאמר שפירסמה ביחד עם ג'ונס וריטר ב-1977 חשפה כי ב-52% מהמאמרים בכתב העת BMJ יש טעויות סטטיסטיות. בתחילת שמנות ה-80 פירסמה כ-BMG סידרה של 23 מאמרים שתיארו טעויות נפוצות בשימוש בסטטיסטיקה. בעקבות סדרת המאמרים גובשו הנחיות לחוקרים בדבר אופן השימוש בסטטיסטיקה ודיווח התוצאות, כאשר עמידה בהנחיות אלה מהווה תנאי לפרסום המחקרים במספר רב של כתבי עת מדעיים. היא הייתה חברה במספר ועדות של החברה המלכותית לסטטיסטיקה שעסקו בגיבוש המלצות סטטיסטיות לתחומים שונים, ובהם רגולציה של תרופות ודיווחים עיתונאיים.

עבור הישגיה המדעיים צורפה בירד למסדר האימפריה הבריטית (OBE) בשנת 2011. החברה המלכותית לסטטיסטיקה העניקה לה את מדליית הארד על שם גאי, מדליית הכסף על שם אוסטין ברדפורד היל, ומדליית הזהב על שם צ'יימברס. היא האישה הראשונה שהוענקו לה שלוש מדליות מטעם החברה.

לקריאה נוספת

קראו על עוד נשים בסטטיסטיקה

לין בילארד

לין בילארד (נולדה ב-1943) היא סטטיסטיקאית אוסטרלית המתגוררת בארצות הברית. בנוסף למצויינותה במחקר בסטטיסטיקה, היא ידועה בזכות פעילותה למען קידום נשים במדע.

לין בילארד

לין בילארד

בילארד למדה באוניברסיטת ניו סאות וולס, שם קיבלה תואר ראשון במדעים בשנת 1966 ותואר דוקטור לסטטיסטיקה בשנת 1969. במהלך לימודיה שם זכתה במספר פרסי הצטיינות. עבודת הדוקטורט שלה עסקה בבדיקת סדרתית של השערות דו כיווניות.

בילארד החזיקה במספר משרות אקדמיות באוסטרליה, בריטניה, וארצות הברית. היא כיהנה כפרופסור לסטטיסטיקה באוניברסיטת המדינה של פלורידה, וכראש המחלקה לסטטיסטיקה ומדעי המחשב באוניברסיטת ג'ורג'יה. כן הייתה מרצה אורחת ועמיתת מחקר במספר רב של מוסדות אקדמיים, ביניהם אוניברסיטת סטנפורד, אוניברסיטת ברקלי בקליפורניה, ואימפריאל קולג' בלונדון.

עבודתה המדעית של בילארד הייתה גם תיאורטית וגם יישומית. היא חקרה היבטים תיאורטיים של תהליכים מקריים, ניתוח סדרתי של בדיקת השערות, אמידה, סדרות עיתיות וניתוח נתונים סימבולי.

במקביל, הייתה מעורבת במחקרים יישומיים, בעיקר בתחום הביוסטטיסטיקה. בין היתר חקרה תהליכי התפתחות של מגיפות, את ההשפעה של הופעת האיידס על  מערכת הבריאות ועל תעריפי ביטוח הבריאות, וניתוח נתוני שרידות של אוטם שריר הלב בעזרת אנליזה סימבולית.

בילארד כתבה עשרה ספרים ופירסמה מעל 100 מאמרים מדעיים.

 

פעילות ציבורית ומקצועית

בילארד הייתה פעילה למען קידום נשים במדע, ובין השנים 1988 ל-2004 הדריכה בסדנה שנתית שאורגנה על ידי המוסד הלאומי למדעים (NSF) בה השתתפו נשים צעירות שזה עתה סיימו את הדוקטורט בסטטיסטיקה ועשו את צעדיהן הראשונים בעולם האקדמי. כן חקרה את התהליכים המשפיעים על התפתחות הקריירה של נשים באקדמיה בתחומים המתמטיים. המסקנות שלה מעודדות: הפערים בין גברים ונשים באקדמיה הולכים ומצטמצמים.

בילארד כיהנה כנשיאת החברה הבינלאומית לביומטריקה בין 1994 ל-1995, וכנשיאת האיגוד האמריקני לסטטיסטיקה בין  1995 ל-1996. היא האדם השלישי שכיהן בשני תפקידים אלו. כמו כן נבחרה כחברת כבוד של האיגוד האמריקני לסטטיסטיקה ב-1980, והיא חברה במכון הבינלאומי לסטטיסטיקה ובמכון לסטטיסטיקה מתמטית. היא זכתה בפרסים נוספים, וביניהם המדליה על שם סם וילקס ופרס המייסדים של האיגוד האמריקני לסטטיסטיקה.

עבור פעילותה למען קידום נשים במדע זכתה בפרס על שם אליזבת סקוט ב-2008, בפרס על שם ג'אנט נורווד ב-2011, ובפרס על שם פ. נ. דייויד ב-2013.

לקריאה נוספת

קראו על עוד נשים בסטטיסטיקה

ג'אנט נורווד

ג'אנט ל. נורווד (1923-2015) הייתה סטטיסטיקאית אמריקנית. היא הייתה האישה הראשונה שהייתה נציבת הלשכה לסטטיסטיקת עבודה של ממשלת ארצות הברית.

ג'אנט נורווד

ג'אנט נורווד (1923-2015)

נורווד נולדה וגדלה במדינת ניו ג'רסי. היא קיבלה תואר ראשון בכלכלה ממכללת ניו ג'רזי לנשים (כיום חלק מאוניברסיטת ראטגרס) ב-1945. לאחר מכן קיבלה תוארי מוסמך ודוקטור בכלכלה מאוניברסיטת טאפטס במסצ'וסטס. לאחר מכן לימדה במכללת וולסלי והייתה עמיתת מחקר באוניברסיטת טאפטס.

ב-1963 החלה לעבוד בלשכה לסטטיסטיקה של נתוני עבודה של ממשלת ארצות הברית (BLS). היא התקדמה בסולם הדרגות, ב-1979 מונתה לתפקיד נציבת הלשכה על ידי הנשיא קרטר. כהונתה כנציבה הוארכה פעמיים על ידי הנשיא רייגן. כן כיהנה תחת הנשיא ג'ורג' בוש.

במהלך עבודת בלשכה הייתה אחראית במשך כ-10 שנים על הפיתוח והאמידה של מדד המחירים לצרכן בארצות הברית, וכן של המדד הבינלאומי המקביל. היא הייתה אחראית להשקה של סקר המחירים שלפיו חושב המדד. כנציבה טיפחה את הקשרים בין הלשכה ובין קהילת המחקר האקדמית, ואת שיתוף הפעולה עם ארגונים פדרליים אחרים שעסקו בסטטיסטיקה לאומית, וביניהם לשכת מפקד האוכלוסין והמרכז הלאומי לסטטיסטיקה של נתוני בריאות. במהלך 13 שנות הכהונה שלה כנציבה העידה בפני הקונגרס 137 פעמים.

נורווד לא היססה למתוח ביקורת על אישי ציבור כאשר היה צורך בכך. במקרה אחד התעמתה עם הנשיא ניקסון כאשר ניסה לגרום לשינוי נוסח של פרשנות לנתונים בהודעה לעיתונות לה הייתה אחראית. כן פירסמה הודעה בה ביקרה אמירה של הנשיא רייגן שאמר כי "כאשר אנשי הלשכה אינם אוהבים את הנתונים הם משנים אותם", בהתייחסו לנתוני האבטלה. נורווד הבהירה כי אי ההבנה של הנשיא נובעת מכך שהלשכה מפרסמת שתי סדרות של נתונים: האחת ללא תקנון, והשניה עם תקנון להשפעות עונתיות.

ב-1991 פרשה נורווד מתפקידה כנציבת הלשכה והייתה לחוקרת  בכירה ב-Urban Institute, שם עבדה עד 1999. במקביל, מונתה ב-1993 על ידי הנשיא בוש ליושבת ראש הועדה המייעצת לעניין דמי אבטלה, כהונתה בתפקיד זה הוארכה על ידי הנשיא קלינטון, והיא שירת בו עד 1996.

נורווד סיכמה את שנות עבודתה בממשל הפדרלי ואת חזונה לעתיד הסטטיסטיקה בממשל בספר שהוציאה לאור בשנת 1995.

 

נורווד נבחרה כחברת כבוד של האיגוד האמריקני לסטטיסטיקה ב-1974 והייתה נשיאת האיגוד בשנים 1989-1990. כן הייתה חברת כבוד של החברה המלכותית לסטטיסטיקה וחברה במכון הבינלאומי לסטטיסטיקה. הוענקו לה תוארי דוקטור כבוד מטעם אוניברסיטת קארנגי מלון, האוניברסיטה הבינלאומית של פלורידה, אוניברסיטת ראטגרס ואוניברסיטת הארוורד.

בשנת 2002 הכריז בית הספר לבריאות הציבור של אוניברסיטת אלבמה בבירמינגהם כי יוענק פרס שמה, שיוענק מדי שנה לסטטיסטיקאית בעלת הכרה בינלאומית שתרמה תרומה משמעותית לסטטיסטיקה.

 

לקריאה נוספת

קראו על עוד נשים בסטטיסטיקה

קימיקו א. באומן

קימיקו א. באומן היא סטטיסטיקאית אמריקנית ממוצא יפני, הידועה במחקריה בתחום הסטטיסטיקה המתמטית ובפעילותה למען אנשים עם מוגבלויות.

קימיקו באומן

קימיקו באומן (נולדה 1927)

באומן נולדה ב-1927 ביפן. בגיל צעיר חלתה במחלת הפוליו והייתה למשותקת מהצוואר ומטה, אולם למדה ללכת שוב בכוחות עצמה לאחר שנתיים של פיזיותרפיה.

היא החלה בלימודי כלכלת הבית במכללת רדפורד באוסטרליה, אך נשיא המכללה שיכנע אותה לעבור ללימודי המדעים. ב-1960 סיימה את לימודיה במכללה והוענק לה תואר ראשון במתמטיקה וכימיה. היא זכתה במילגה מטעם ארגון הבריאות הלאומי (NIH) ללימודים במכון הפוליטכני של וירג'יניה. ב-1961 הוענק לה תואר מוסמך בסטטיסטיקה, וב-1963 הוענק לה תואר הדוקטור.  ב-1987 השלימה את השכלתה בתואר דוקטור נוסף בהנדסה מתמטית שהוענק לה מטעם אוניברסיטת טוקיו.

לאחר שסיימה את לימודיה בוירג'יניה, עבדה במעבדה הלאומית באוק רידג' עד פרישתה ב-1994. עם זאת, המשיכה לעבוד במכון כחוקרת אורחת.

באומן הייתה גם פעילה למען אנשים עם מוגבלויות. היא הגדירה את עצמה כשייכת ל-"שלושה מיעוטים": אישה, נכה, וממוצא אסייתי. היא הייתה חברה בוועדת שוויון הזכויות במכון הלאומי למדעים וכן הייתה יושבת ראש הועדה למען אנשים עם מוגבלויות. פעילותה בוועדה הובילה לתקצוב מענקי מחקר, מגורים מתאימים וציוד מיוחד לאנשים עם מוגבלויות שאפשרו את השתתפותם במחקר המדעי במכון. כן הייתה חברה בוועדה המיוחדת שהקים הנשיא קלינטון לקידום תעסוקת אנשים עם מוגבלויות, ובמסגרת תפקידה זה הייתה אחראית לחלק העוסק באנשים עם מוגבלויות במפקד האוכלוסין של שנת 2000.

עבודתה המדעית של באומן התמקדה בתחום הסטטיסטי של אמידה, ובעיקר באמידת נראות מירבית. ביחד עם ל. ר. שנטון היא פיתחה נוסחאות לאמידה של מומנטים גבוהים של אומדי נראות מירבית, וכן לאמידת אחוזונים של התפלגויות פירסון. כן פיתחה אלגוריתמים לחישוב סדרות מתבדרות. במהלך הקריירה שלה באומן פירסמה 156 מאמרים מדעיים, 3 ספרים, וכן 8 פרקים בספרים.

באומן נבחרה כחברת כבוד באיגוד האמריקני לקידום המדע ב-1970, וכחברת כבוד באיגוד האמריקני לסטטיסטיקה ב-1976. ב-1978 נבחרה כחברה במכון הבינלאומי לסטטיסטיקה, וב-1987 לחברה במכון לסטטיסטיקה מתמטית.

 

לקריאה נוספת

קראו על עוד נשים בסטטיסטיקה