导图社区 临床试验数据管理学
该导图包含了数据管理计划、数据核查计划、数据核查、质疑管理、数据传输与整合、外部数据管理、数据管理人员分工及数据库相关内容。
编辑于2024-11-27 09:27:46内涵PA7E四模块考点汇总大全(参照光环VIP课汇总)、配套高模拟度试题错题汇总、应试详细技巧(人员过程环境高频考点应试公式、考点识别、技巧汇总)。
该导图包含了数据管理计划、数据核查计划、数据核查、质疑管理、数据传输与整合、外部数据管理、数据管理人员分工及数据库相关内容。
出版社: 机械工业出版社 译者: 渠海霞 本书用“青年与哲人的对话”这一故事形式总结了与弗洛伊德、荣格并称为“心理学三大巨头”的阿尔弗雷德·阿德勒的思想(阿德勒心理学)。风靡欧美的阿德勒心理学对于“人如何能够获得幸福”这个哲学问题给出了极其简单而又具体的“答案”。了解了足以被称为“这个世界上的一个真理”的阿德勒思想之后,你的人生会发生什么变化呢?又或者,什么都不会改变? 来吧,让我们与青年一起走进这扇“门”!
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临床试验数据管理学
DMP
创建时间
方案定稿后制定,数据收集之前首次定稿
DMP撰写所需文件
括试验方案、项目计划、合同职责以及数据管理标准规范,CRF等
DMP内容要点
1. Protocol摘要
例如,中央随机的试验会影响到EDC系统的设计;盲法的设定会影响到后期数 据库锁定环节;复合性主要疗效指标会影响到后期数据稽查的方法。试验方案是数据管理 的灵魂,数据管理相关人员必须准确无误地理解与把握试验方案与数据管理相关的内容/ 要求
2. 写DMP的目的
例如,为了保证单位/公司内部的临床试验数据管理工作的一致性、有效性和规范化,并促进临床各研究单位/部门之间(数据管理人员、研究者/CRe、数据库程序员、统计师、临床监查员和医学人员等)的沟通和交流,进而获得高质量的试验数据用于研究分析。
3. 数据管理流程图
4. 人员职责
5. 数据采集/管理系统和工具
以前纸质CRF,eCRF,现在EDC
6. 外部数据管理
CRF之外的一些数据,如实验室数据、PK/PD数据、受试者随机化数据
Pharmacokinetic/Pharmacodynamic (PK/PD) Model
7. aCRF和/或数据库设计说明
8. 数据库设计
哪些数据存在DB内;不同数据间哪些逻辑关系;据这些逻辑关系叠加为数据架构
9. 数据库的测试
DB的录入导入导出逻辑核查功能测试
10. 数据安全管理
DB的安全验证、权限授予和备份
11. 数据录入
常见数据录入方式
双录入
单录入
12. 自明性错误的修正
DM对明显错误数据进行自主修正
13. 数据的核查与质疑管理
14. 医学编码
将CRF上信息与标准词典中术语进行匹配
15. 严重不良事件的一致性核查
与PVDB比对的核查内容
1||| PVDB内SAE是否也存在于EDC
2||| EDC内的SAE是否也存在于PVDB
3||| 死亡病例报告是否存在于两个DB
4||| 同一SAE其基本信息在2DB中有无差别
16. 数据质量控制
in-process QC
on-line QC
17. 数据管理过程稽查
18. 盲态数据管理
19. 数据库锁定
锁库标志着数据库数据质量达到要求,可拿去做统计分析报告SAR
中期锁库/锁定
为实现trial的某个目的而对DB的临时锁定
数据库录入受限,无法修正,read only
多用于protocol要求的中期分析
最终锁库/锁定
指trail完成,DB中所有数据彻底检查之后的锁定+
最终锁定前需确定内容
1||| Protocol所列所有数据收到并录入DB
2||| 外部数据均导入DB
3||| 所有query均解答
4||| 完成医学编码
5||| 完成SAE一致性核查
6||| 数据逻辑性一致性验证
7||| 方案依从性核查
8||| 完成最终的明显错误/异常审查
9||| 完成数据质量核查评估
10||| 更新并保存所有试验相关文档
20. 数据库解锁
DMP需详细说明DB解锁原因、解锁审批人及再锁定要求、解锁和再锁定的执行标准文件
锁定后若发现还有数据错误,应仔细评估这些错误对安全性&有效性分析的潜在影响;并非所有错误都必须更正DB本身,也可直接记录在SAR和CSR中
21. 数据和数据管理文件的归档
试验数据及录入/导出数据库的时间、录入者、数据稽查轨迹及数据管理过程形成的文档都需要完整保存,数据以及数据管理文件应按法规要求存档
22. 其他
包括但不限于数据管理沟通计划、进度安排、应急计划等
DVP
符合戴明循环PDCA要求的数据核查
plan
Data Validation Plan, DVP
do
基于plan
搭建逻辑核查程序、撰写离线核查sas程序、DB上线后的数据核查实施
check
审核plan,QC实施情况
action
根据DM、Stat、医学专员审核意见进行数据核查计划更新
SP根据技术质量控制后或UAT结果进行程序修改
PI根据数据核查后质疑进行数据更新
四个过程周而复始,一个循环未解决问题进入下个循环
数据错误来源
受试者
CRO和申办方
常见于数据处理过程
研究机构
造假或不当行为
核查方式
临床监查的源文件核查
SDV
统计学核查
与DM清理单个记录/受试者不同
Stat和SP根据事先目的发掘数据问题,主要针对疗效、有效性及安全性数据
例:利用概要统计筛检数据缺失或离群值
医学核查
与DM清理单个记录/受试者不同
集中在结果或事件的监查,如重大PD、SAE等
数据管理的数据核查
通过程序核查、手工核查或对CRF数据库导出数据审核来实现
数据核查种类
系统核查
定义于eCRF规范,最基础的数据格式是否符合鉴定
自动核查
在EDC中编程实现,进行自动核查和发出质疑
也属于系统核查
手工核查
用于系统核查难以实现的数据
DVP撰写
DVP撰写条件
临床试验方案
CRF草案
注释CRF和数据库说明
DVP内容
标题;版本履历和详细的更新内容;各个域核查条目数的总结;逻辑核查;质疑的文本;离线核查清单
核查手段
数据库或CDMS的自动核查工具
Excel工具
SAS工具
DVP的审核和批准
Data Review
数据核查分工
DM核查
主要执行系统核查和手工核查(非医学部分)
医学专员核查(其核查形式项目特有)
1. 数据列表核查
选定哪些数据需要更详细的数据或进一步的跟踪
数据如AE、疾病史、治疗中止理由、合并用药
核查中可能会发现某种现象及趋势,应采取相应措施纠偏
2. 患者特征核查
patient profile review 针对选择性的关键患者数据汇编核查
核查患者数据之间的一致性和医学上的相关性,及患者数据是否按试验要求被合理地采集
3. 医学专员通过及时在EDC系统或通过数据DCF向研究人员发出人工质疑以解决数据问题
临床监查员核查
SDV目的是确保所采集数据的可靠性,能否再现和评价该trial
生物统计师核查
汇总数据核查是通过制表、图表的汇总数据进行核查以发现潜在的数据问题,其可能影响到试验人群的安全性、试验的进展、有效性或试验的真实可靠性
Protocol Deviation
PD定义
trial必须严格按照伦理委员会批准的protoc和GCP原则执行
任何偏离违反protocol和GCP原则的行为统称为方案偏离/方案违背/PD
PD分类
根据责任主体
PI或研究机构PD
受试者不依从PD
申办方不依从PD
CRO不依从PD
PD具体内容
知情同意书
入选和排除标准
退出试验标准
...
Query Management
质疑类型
系统数据质疑
人工数据质疑
(一)离线核查的数据质疑
(二)其他人工数据审核时的数据质疑
(三) 再次数据质疑
(四) 数据澄清表
(五) 自明性错误修正
数据质疑处理的分工和职责
数据质疑解决流程
数据录入→数据核查/源文件核查→差异核查→质疑提出→质疑解决
Data Base
数据库有很多种类型,从最简单的存储各种数据表格的数据库到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用
DB特点
数据共享
不同用户根据各自权限功能同时共享DB中资源
减少数据冗余度
数据安全可靠
数据管理系统常见功能
数据库设计
逻辑核查程序
数据监查
质疑管理
外部数据导入
实验室范围核查
医学编码
数据库锁定/解锁
稽查轨迹
权限管理
数据库变更管理
报表功能
电子签名
数据导出
DB设计
code list(编码表)
item(字段)
字段设计是DB设计核心,包括括字段名、描述、数据类型、长度、精度、范围、是否使用编码表等属性
字段名一般作为变量名(Variable)存储在数据库内,字段名也可作为SAS变量名用于SAS数据集的导出
常见的字段类型是:字符型、编码型、数字型和日期时间型
其实就是CRF设计中每一个数据收集单元,如是否类问题、实验室定量数据填写、日期类数据填写
form(表单)
不同的item group 字段组的组装
vist 访视设计
字段组装成字段组,字段组组装成表单,表单组装成访视
dynamic 动态控制设计
在临床研究中,我们经常需要根据受试者的实际情况进行不同的检查,譬如男性受试者不必进行妊娠相关的检查
DB表单测试
DB Form Test
测试重点关注数据的录入、保存以及导出等方面
测试数据应当包括“正常”与“异常”数据两种类型,以检查数据库的性能与表现
测试的结果及问题解决的过程需要用文件的形式加以确认与保存,使用版本控制管理测试文档,以保证后期可以回溯。
逻辑核查
目的
1. 缺失数据。
2. 正常值范围之外的数据。
3. 数据类型错误的数据。
4. 逻辑和方案违背的数据
分类
按照逻辑核查所牵涉字段的多少,逻辑核查可以分为单变量核查和多变量核查
按照逻辑核查执行的部位,逻辑核查分为系统内核查和系统外核查
按照逻辑核查启动的方式,逻辑核查分为实时核查和后台定时核查
逻辑核查程序的开发过程
1. 建立逻辑核查需求(ECS,edit check specification)
逻辑核查需求就是根据数据核查计划(DVP)的要求,制定对所需核查字段的具体要求。该需求一般包括逻辑核查的名称、目的、所涉及的字段名称以及它(们)在数据库/CRF表单的位置、捕捉该数据问题的条件,以及捕捉后出现的提示语句和处理该问题的人员等
2. 建立逻辑核查
ECS在经各方多次讨论,达成一致后,数据管理人员或数据库设计人员即开始建立逻辑核查
3. 测试逻辑核查程序
逻辑核查程序建立好之后 ,即可进行测试工作,测试是衡量该核查能否准确捕捉到问题数据的最关键一步。测试的过程主要包括录入测试数据和检查逻辑核查程序结果
数据库变更控制管理(改库)
修改数据库主要原因
(1) 研究方案的更改,要求收集新的数据。牵涉字段修改或添加(包括界面)和逻辑核查的修改或添加。
(2) 研究者需要录入特殊的数据,而现有的数据库无法处理,如字节长度、字段类型,需要进行字段属性或逻辑核查程序的修改。
(3) 逻辑核查需要调整以捕捉新的“异常”数据,涉及逻辑核查的添加
数据的传输与整合
该task通常发生节点
1. 根据数据审核计划,在试验进行中进行数据审核时。
2. 开展中期分析时。
3. 根据外部数据传输计划,进行外部数据传输及整合时。
4. 数据库锁定后,进行数据提交时
完整的数据传输过程
数据导出与确认
数据的传输
数据传输协议
传输介质
包括电子邮件、CD,也包括FTP
数据传输文件清单
清单内容包括数据的一般信息,如各数据集名称、格式、记录数、生成日期时间等,以便于数据接收方查验
数据的接收与导入
接收方收到加密的数据后,根据密码和传输文件清单对数据进行核查。核查无误后签署接收单并返回至数据集发送方
数据导入工作的过程包括:需求分析、导入设计、编程、导入测试、正式导入和导入后的核查等步骤
临床试验数据的整合
数据整合即共享或合并来自两个或更多应用的数据
理想的整合应尽可能在各DB之间交互,避免过多数据导入导出传输、额外的测试验证
临床试验数据的迁移
定义
在临床试验数据管理过程中,还经常会遇到系统上线后、项目进行中、完全更换后的历史数据迁移问题,如方案变更或者CRF修订后引起的数据库变更。
数据迁移,需要从一个数据库平台迁移到另外一个数据库平台,或者是从原有的数据库迁移到方案变动后的数据库系统
数据迁移方法
工具迁移
ETL工具
这种方法是数据迁移最主要,也是最快捷的方法
实施前提:历史数据可用并且能够映射到新系统中
采用手工录入
人力物力消耗大,出错率高
第一种方法的补救
通过新系统生成
实施的前提:这些数据能够通过其他数据产生
数据迁移工具选择
Informix——InfoMover
Microsoft SQLServer——DTS
数据迁移后的校验
数据迁移后的校验是对迁移质量的检查,同时数据校验的结果也是判断新系统能否正式启用的重要依据
DM分工
外部数据管理
外部数据定义
电子格式
来自申办方内部专业实验室或外部供应商的数据
直接传输给申办方而不直接输入到临床试验CRF数据库
non-CRF data
外部数据存在的挑战
外部数据和临床数据库来自不同的数据源,两种数据间可能存在一定差异
库不同,环节多,每个环节都存在数据真实性可靠性风险