Управление клиническими данными - Clinical data management

Управление клиническими данными (CDM) является критическим процессом в клинические исследования, что позволяет получать качественные, надежные и статистически обоснованные данные из клинические испытания.^[1] Клинический управление данными обеспечивает сбор, интеграцию и доступность данных соответствующего качества и стоимости. Он также поддерживает проведение, управление и анализ исследований по всему спектру клинических исследований, как это определено Национальные институты здоровья (НАЦИОНАЛЬНЫЕ ИНСТИТУТЫ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ США). Конечная цель CDM - гарантировать, что выводы, сделанные в результате исследования, хорошо подкрепляются данными. Достижение этой цели защищает общественное здоровье и доверие к продаваемым лекарствам.

Роль менеджера клинических данных в клиническом исследовании

Профиль работы, приемлемый для CDM: клинический исследователь, сотрудник клинических исследований, координатор клинических исследований и т. Д. Менеджер клинических данных играет ключевую роль в настройке и проведении клинического исследования. Данные, собранные в ходе клинических испытаний, составляют основу последующей безопасности и эффективность анализ, который, в свою очередь, способствует принятию решений о разработке продуктов в фармацевтической промышленности. Менеджер клинических данных участвует в ранних обсуждениях вариантов сбора данных, а затем наблюдает за разработкой инструментов сбора данных на основе протокола клинических испытаний. После начала регистрации субъектов менеджер данных гарантирует, что данные собраны, проверены, полны и согласованы. Менеджер клинических данных поддерживает связь с другими поставщиками данных (например, с центральной лабораторией, обрабатывающей собранные образцы крови) и обеспечивает безопасную передачу таких данных и их соответствие другим данным, собранным в ходе клинического исследования. По завершении клинического испытания менеджер клинических данных гарантирует, что все данные, которые, как ожидается, будут собраны, учтены и что все действия по управлению данными завершены. На этом этапе данные объявляются окончательными (терминология варьируется, но общие описания - «Блокировка базы данных» и «Замораживание базы данных»), и менеджер клинических данных передает данные для статистический анализ.

Стандартные рабочие процедуры

Стандартные рабочие процедуры (СОП) описывают процесс, которого необходимо придерживаться при проведении операций по управлению данными, и подтверждают обязательство следовать применимым законам и руководящим принципам (например, ICH GCP и 21CFR, часть 11 ) при ведении деятельности по управлению данными.

План управления данными

План управления данными описывает действия, которые необходимо выполнить в процессе обработки данных. Ключевые темы для обсуждения включают СОП, которым необходимо следовать, система управления клиническими данными (CDMS), описание источников данных, процессов обработки данных, форматов и процессов передачи данных, а также применяемые процедуры контроля качества.

Дизайн формы истории болезни

В форма отчета по делу (CRF) - это инструмент сбора данных для клинических испытаний, который может быть бумажным или электронным. Бумажные ИРК будут напечатаны, часто с использованием бумаги, не требующей копирования, и отправлены в места проведения расследований, проводящих клиническое испытание для завершения, после чего они отправляются обратно в Управление данными. Электронные CRF позволяют вводить данные непосредственно в поля с помощью компьютера и передавать их в электронном виде в Data Management. При разработке CRF необходимо учитывать информацию, которую должен собирать клиническое испытание протокол и предназначен для включения в статистический анализ. По возможности стандартные страницы CRF могут быть повторно использованы для сбора данных, которые являются общими для большинства клинических испытаний, например Демографические данные субъекта. Помимо дизайна CRF, дизайн электронного исследования также включает программирование проверки редактирования. Проверки редактирования используются для запуска сообщения запроса при вводе противоречивых данных, для сопоставления определенных точек данных из одного CRF в другой, для расчета определенных полей, таких как возраст субъекта, ИМТ и т. Д. Проверки редактирования помогают исследователям правильно вводить правильные данные в момент ввода данных, а также помогают повысить качество данных клинических испытаний.

Проектирование и сборка базы данных

Для клинических испытаний с использованием электронной базы данных CRF дизайн и дизайн CRF тесно связаны. Электронный CRF позволяет вводить данные в основную реляционную базу данных. Для клинических испытаний с использованием бумажной CRF реляционная база данных строится отдельно. В обоих случаях реляционная база данных позволяет вводить все данные, собранные в CRF.

Компьютеризированная проверка системы

Все компьютерные системы, используемые для обработки и управления данными клинических испытаний, должны пройти валидационное тестирование, чтобы убедиться, что они работают так, как задумано, и воспроизводимость результатов.

CDISC

Консорциум стандартов обмена клиническими данными возглавляет разработку глобальных, независимых от системы стандартов данных, которые в настоящее время обычно используются в качестве базовых структур данных для данных клинических испытаний. Они описывают такие параметры, как имя, длина и формат каждого поля данных (переменной) в реляционной базе данных.

Правила валидации

Правила валидации - это заранее определенные электронные проверки, обеспечивающие полноту и согласованность данных клинических испытаний.

Приемочное тестирование пользователей

После создания электронного CRF (eCRF) менеджер клинических данных (и другие стороны, в зависимости от обстоятельств) проводит пользовательское приемочное тестирование (UAT). Тестировщик вводит тестовые данные в e-CRF и записывает, работает ли он должным образом. UAT выполняется до тех пор, пока не будут устранены все проблемы (если обнаружены).

Ввод данных

При использовании электронной ИРД ввод данных осуществляется в месте проведения расследования, где клиническое испытание проводится персоналом сайта, которому для этого предоставлен соответствующий доступ.

При использовании бумажного CRF страницы вводятся операторами ввода данных. Лучшая практика заключается в том, что после первого прохода ввода данных следует выполнить второй проход или этап проверки независимым оператором. Любые расхождения между первым и вторым проходами могут быть устранены таким образом, чтобы введенные данные полностью отражали данные, записанные в CRF. Если оператор не может прочесть запись, необходимо уведомить администратора клинических данных, чтобы можно было уточнить запись у лица, заполнившего CRF.

Проверка достоверности данных

Проверка данных - это применение правил проверки к данным. Для электронных CRF правила проверки могут применяться в режиме реального времени в точке входа. Автономная проверка может потребоваться (например, для перекрестных проверок между типами данных)

Запросы данных

Если введенные данные не проходят правила валидации, тогда в исследовательский центр, где проводится клиническое испытание, может быть направлен запрос данных, чтобы запросить разъяснение записи. Запросы данных не должны быть ведущими (т.е. они не должны предлагать исправление, которое следует внести). Для электронных CRF только персонал сайта с соответствующим доступом может изменять ввод данных. Для бумажных CRF менеджер клинических данных применяет ответ на запрос данных к базе данных, и копия запроса данных сохраняется в исследовательском центре. Когда элемент или переменная содержит ошибку или запрос, связанный с ним, считается, что он имеет «несоответствие» или «запрос».

Все системы EDC имеют инструмент управления несоответствиями или также относятся к «проверке редактирования» или «проверке достоверности», которые программируются с использованием любого известного языка программирования (например, SAS, PL / SQL, C #, SQL, Python и т. Д.).

Так что же такое «запрос»? Запрос - это ошибка, сгенерированная, когда проверка проверки обнаруживает проблему с данными. Проверочные проверки запускаются автоматически всякий раз, когда страница сохраняется «отправленной», и могут выявить проблемы с одной переменной, между двумя или более переменными на одной странице eCRF или между переменными на разных страницах. С переменной может быть связано несколько проверок.

Ошибки можно исправить несколькими способами:

■ исправляя ошибку - например, вводя новое значение или при обновлении точки данных

■ пометив переменную как правильную - некоторые системы EDC требуют дополнительного ответа, или вы можете поднять дополнительный запрос, если вас не устраивает ответ

Данные центральной лаборатории

Образцы, собранные в ходе клинического исследования, могут быть отправлены на анализ в единую центральную лабораторию. Менеджер клинических данных поддерживает связь с центральной лабораторией и согласовывает форматы данных и графики передачи в Соглашении о передаче данных. Дата и время сбора пробы могут быть согласованы с CRF, чтобы гарантировать, что все собранные пробы были проанализированы.

Прочие внешние данные

Анализ данных клинических испытаний может проводиться лабораториями, специалистами по обработке изображений или другими третьими сторонами. Менеджер клинических данных поддерживает связь с такими поставщиками данных и согласовывает форматы данных и графики передачи. Данные могут быть сверены с CRF для обеспечения согласованности.

Согласование серьезных нежелательных явлений

CRF собирает нежелательные явления, о которых сообщалось во время проведения клинического исследования, однако существует отдельный процесс, который гарантирует, что серьезные побочные эффекты сообщаются быстро. Менеджер клинических данных должен обеспечить согласование данных между этими процессами.

Данные, записанные пациентом

Если от субъекта требуется записывать данные (например, ежедневные симптомы), для заполнения предоставляется дневник. Управление этими данными требует другого подхода к данным CRF, так как, например, обычно нецелесообразно создавать запросы данных. Дневники пациентов могут быть разработаны в бумажном или электронном (eDiary) форматах. Такие электронные дневники обычно имеют форму портативного устройства, которое позволяет субъекту вводить необходимые данные и передавать эти данные на централизованный сервер.

Доработка и извлечение базы данных

После того, как все ожидаемые данные учтены, все запросы данных закрыты, все внешние данные получены и согласованы, а все другие действия по управлению данными завершены, база данных может быть завершена.

Метрики и отслеживание

Типичные отчеты, создаваемые и используемые менеджером клинических данных, включают:

Статус завершения / отсутствия страниц
Статус запросов данных
Запросы данных не разрешены в течение указанного срока
Часто возникающие запросы к данным (чтобы помочь определить области, в которых можно внести улучшения)

Контроль качества

Контроль качества применяется на различных этапах процесса управления клиническими данными и обычно предписывается СОП.

Смотрите также

Профессиональные организации по управлению клиническими данными

Международная сеть ассоциаций управления клиническими данными (INCDMA) нацелена на содействие сотрудничеству между группами управления клиническими данными по всему миру. Это международный форум для обсуждения текущих вопросов, имеющих отношение к дисциплине CDM, и получения отзывов по ним. В его состав входят члены правления SCDM, ACDM (Великобритания), DMB (Франция), PSDM (Нидерланды), которые участвуют в разбирательствах и финансировании INCDMA. Он также объединяет лидеров DM и профильных экспертов из Европы, Северной Америки, Израиля, Японии, Китая и Австралии.
Ассоциация управления клиническими данными (ACDM) - глобальная организация, основанная в 1987 году для поддержки профессионалов в области управления клиническими данными.
Общество управления клиническими данными (SCDM) - это международная организация, в которую входят 2590 членов, пропагандирующих качество и превосходство в управлении данными, а также проводящих вебинары, онлайн-курсы, сертификацию и ежегодные конференции.
Française de Data Management Biomédicale (DMB) - это французская организация по управлению данными, созданная в 1995 году. Собирает данные от менеджеров данных (всех, кто участвует в деятельности по управлению данными для разработки лекарств) из фармацевтической промышленности, CRO, поставщиков программного обеспечения или университетов.
Французская сеть менеджеров данных в академических биомедицинских исследованиях (AcaDM) - это сеть, основанная в 2008 году, цель которой - предоставить пространство для размышлений между экспертами с целью стандартизации и улучшения практик.