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前瞻性临床研究元数据语义结构体系的建构

图书情报工作 2012年第16期56卷 108-112页

作者：徐维邱君瑞朱妍昕耿亦兵王志勇第二军医大学医学信息学教研室上海200433 上海半坡网络技术有限公司上海200433 第二军医大学长海医院上海200433

在参考临床研究的相关数据标准和电子病历相关数据标准基础上,构建前瞻性临床研究元数据的宏观框架、中观类组和微观属性等三个层面的元数据语义架构体系(openPCR)。openPCR的宏观框架结构包括临床研究、公用元数据、内部元数据和研究... 详细信息

在参考临床研究的相关数据标准和电子病历相关数据标准基础上,构建前瞻性临床研究元数据的宏观框架、中观类组和微观属性等三个层面的元数据语义架构体系(openPCR)。openPCR的宏观框架结构包括临床研究、公用元数据、内部元数据和研究数据集4个部分;中观类组结构是对公用元数据、内部元数据和研究数据集进一步细化后形成的结构;微观属性结构从标识类、定义类、管理类、关系类和表示类来详细描述各级元数据。open-PCR成为建立前瞻性临床研究数据库的语义结构体系,为前瞻性临床研究的数据标准化、数据交换与共享以及与电子病历系统的兼容奠定基础。

关键词：前瞻性临床研究元数据 CDASH sdtm 电子病历

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ADaM应用于临床试验的研究与探讨

ADaM应用于临床试验的研究与探讨

作者：沈健东南大学

学位级别：硕士

近些年来,临床数据交换标准协会(Clinical Data Interchange Standards Consortium,CDISC)标准已经获得越来越多的关注,并且成功实施CDISC的公司在逐渐增加。据调查显示,近一半的北美制药公司在使用CDISC标准,并且这个比率随着时间的推... 详细信息

近些年来,临床数据交换标准协会(Clinical Data Interchange Standards Consortium,CDISC)标准已经获得越来越多的关注,并且成功实施CDISC的公司在逐渐增加。据调查显示,近一半的北美制药公司在使用CDISC标准,并且这个比率随着时间的推移,还在不断升高。在国内,部分企业及组织已经率先将CDSIC应用于临床试验中,并积累了相当的经验。研究数据制表模型(Study Data Tabulation Model,sdtm)是收集试验数据的标准模型,而分析数据模型(CDISC Analysis Data Model,ADaM)则侧重于提供标准的分析数据模型,在熟悉及应用sdtm之后,如何实施ADaM变得不可避免。ADaM标准可有助于监管部门,更好的理解统计分析数据及结果,并提高审阅效率。本文通过对比B公司数据集(Operational Acquisition Datasets,OAD)与sdtm数据集,总结其优缺点,并通过比较实施ADaM的几种方法,验证基于OAD产生ADaM数据集的可行性。通过ADaM元数据定义和映射,呈现从OAD获得ADaM数据集的过程。同时对ADaM域中各变量进行归类总结,分析实施ADaM过程中可能存在的优化空间,通过具体实施这些优化流程,结合一套成熟的宏系统,快速高效地产生ADaM数据集。研究目的通过对比OAD和ADaM数据集,分析验证混合法产生ADaM数据集的可行性,并探讨其在临床数据管理的应用前景。通过分析并优化创建ADaM数据集的过程,结合SAS宏系统来实现这种优化,并对优化结果进行验证。旨为ADaM使用者提供基本思路和基础保障,并提供一些更快更具效率的方法。研究方法通过学习和研究B公司在应用CDISC标准方面的经验,在引入ADaM相关概念的同时,结合自身实际工作经验,对比应用ADaM的四种方法,即平行法,回顾法,线性法和混合法,探讨其优缺点,并分析混合法应用于ADaM的可行性。这四种方法的分类,是根据产生ADaM和sdtm数据集的先后顺序决定的,线性法是CDSIC最标准的方法,即先产生sdtm数据集,再产生ADaM数据集。而由于企业数据标准的存在,一般公司会采用混合法作为折中的办法。本文将基于混合法,通过研究ADaM中可自动提取变量的数目,观察三个不同阶段临床试验,其中三个试验分别是Ⅰ期肿瘤、Ⅱ期肿瘤、Ⅲ期抗菌,以五个ADaM数据集(ADSL、ADAE、ADLB、ADEX、ADVS)中可自动提取变量占比率为参考指标,并归纳验证优化的必要性和推广的可行性。最后结合一套成熟的宏程序,以创建ADaM数据集所需时间作为主要参考因子,检验本文提供优化方案是否更加有效,并对其进行优劣分析。研究结果及结论可根据使用者的不同情况,制定不同的应用方案,混合法更能发挥企业自身和CDISC标准两者的优势,是一种目前较为理想且合理的方法。OAD与sdtm数据集在结构和内容上非常相似,也从另一个侧面验证基于OAD产生ADaM数据集的可行性。OAD是sdtm+数据集中的一种,使用者可根据自身情况,在形成独特的sdtm+数据集的同时运用混合法。三个阶段不同临床试验中,可自动提取变量的占比率都非常高,在一定程度上支持了优化的必要性,同时通过简化流程,理论上可以更快地创建ADaM数据集。最后,本文提供的优化方案在时间上具有一定的优势,理论上支持了这种推广的可行性,但是对于一般的CRO公司,出于多方面的考虑,可能这种优化方案并不是最好的选择,不过这种优化思路具有相当的借鉴和参考价值。

关键词： ADaM sdtm OAD CDISC 临床试验

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CDISC标准在药物临床试验中的应用

CDISC标准在药物临床试验中的应用

作者：董雯雯复旦大学

学位级别：硕士

临床数据交换标准协会(Clinical Data Interchange Standards Consortium, CDISC)是一个开放的、多学科的、非盈利性组织,致力于发展全球性的、独立于平台的行业标准来支持临床试验数据的互操作性。CDISC建立了涵盖数据的收集、分析、... 详细信息

临床数据交换标准协会(Clinical Data Interchange Standards Consortium, CDISC)是一个开放的、多学科的、非盈利性组织,致力于发展全球性的、独立于平台的行业标准来支持临床试验数据的互操作性。CDISC建立了涵盖数据的收集、分析、交换、提交等环节的一系列标准模型,其中的研究数据制表模型(Study Data Tabulation Module, sdtm)作为美国食品和药品监督管理局(Food and Drug Administration, FDA)推荐使用的临床数据上报标准,可以帮助审阅者更好地了解行业数据,减少在审阅过程中的数据编程和重复工作,并促进多重提交中数据的整合和重复利用,利于更深一步的科学和医学价值评估。为更好地整合、分析临床数据,提高药物疗效和安全性服务,越来越多的企业开始考虑改变内部流程采用CDISC标准模型。在此背景下,本文介绍了临床试验数据处理流程中最终得到sdtm标准数据集的几种方式,总结其优缺点,对在实际应用中最有优势的线性法进行优化,分析在其前端引入CDISC模型中用于数据收集的CDASH (Clinical Data Acquisition Standards Harmonization)标准的可行性,验证了其在数据库中定义并映射到sdtm,直接从数据库中获得sdtm数据集的过程。并以CDASH优化的线性法作为对照,分析了在现有辉瑞公司数据标准(Pfizer Data Standard, PDS)基础上实现sdtm数据集的过程。目的通过对FDA数据审阅要求和CDISC标准的介绍,讨论临床试验数据标准化的发展方向;分析并验证两种不同方式分别得到sdtm标准数据集的过程,探讨CDASH优化线性法的应用前景,并结合辉瑞实际情况,分析PDS向sdtm模型的映射关系,为CDISC标准在已有完善标准的企业环境中的应用提供依据。方法结合实际的临床数据管理工作经验,通过对辉瑞公司数据标准和CDISC标准的学习和使用,根据线性法建立数据标准应用流程。模拟临床试验数据库,用Microsoft Access完成对四个数据收集模块数据收集变量的定义、数据库内部映射关系的建立以及数据录入与导出。通过三组临床试验数据实例,建立相应数据库,结合变量属性分析、创建定义文件、数据集SAS结构转换过程综合评价数据标准的应用,以时间为主要指标分析对比现有PDS标准的线性流程与CDASH优化线性法的特点。结果通过对CDASH优化线性法过程的分析和验证,对CDISC模型间的变量关系进行分类并确定其在查询中的定义,得到符合sdtm依从性的数据集。此法可以统一数据收集标准在数据库中的定义,促进不同项目研究间数据库设计和结构的标准化,使数据直接以上报提交的sdtm格式储存,简化甚至消除了提取数据的再操作,使数据流程更加合理化。通过对基于现有PDS标准的线性流程的分析和验证,得到PDS标准的原始数据集,对PDS到sdtm的映射关系进行分析,认为其映射关系良好,在此基础上实现向sdtm标准结构的转换,最终得到符合sdtm依从性的数据集。第一次向sdtm结构转化时编写的SAS转换代码,大部分可以在接下来两个试验的验证中可以重复利用,大大降低了转化时间,从而使总体时间与CDASH优化法具有可比性。结论在准备采用CDISC标准时,研究机构应仔细计划其目的,评估现有资源能否满足目的需要。如果是发展较完善且向sdtm映射关系良好的企业标准(如PDS),在其基础上开发模块化的数据转换程序或工具,在不改变现有标准定义数据库的基础上实现向sdtm标准的转换,是可行的。而对于CRO公司和小规模的公司,因其常与不同企业机构合作的性质,采用CDASH优化的线性法,在数据库中直接定义CDASH标准,是可优先考虑的选择。

关键词：临床试验数据标准 CDISC sdtm CDASH

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药物临床试验数据递交的规范化与自动化探讨

药物临床试验数据递交的规范化与自动化探讨

作者：徐凡燃南京医科大学

学位级别：硕士

目的申办方向监管机构递交药物临床试验数据资料进行结果审评是药物临床试验的一个重要环节。因此在临床试验数据管理及统计分析的过程中,统计编程人员是否依据监管机构的递交要求规范化创建递交的数据资料对审评结果具有重要影响。为... 详细信息

目的申办方向监管机构递交药物临床试验数据资料进行结果审评是药物临床试验的一个重要环节。因此在临床试验数据管理及统计分析的过程中,统计编程人员是否依据监管机构的递交要求规范化创建递交的数据资料对审评结果具有重要影响。为达到标准化、规范化、自动化创建高质量的sdtm递交资料以满足监管机构的审评要求的目的。本文将从统计编程人员角度,依据美国FDA(United States Food and Drug Administration,美国食品药品监督管理局)对临床试验数据递交资料的要求,从创建sdtm数据递交资料的aCRF(Annotated Case Report Form,注释病例报告表)、sdtm数据集、***(数据说明文件)、cSDRG(Study Data Reviewer Guide used for clinical data,数据审阅说明)四个环节进行探讨分析。方法结合实际创建临床试验sdtm数据递交资料的项目经验,首先对美国FDA于2021年10月发布的4.8.1版本临床研究数据技术一致性指南《Study Data Technical Conformance Guide》和国家食品药品监督管理总局(National Medical Products Administration,NMPA)于2020年7月发布的《药物临床研究数据递交指导原则(试行)》中的针对sdtm数据资料递交要求进行梳理、总结和对比分析,明确FDA和NMPA对于药物临床试验sdtm数据资料递交的要求和不同之处。其次在监管机构递交要求的基础上,梳理总结现有的针对创建aCRF、sdtm数据集、***、cSDRG的的指导文件,探讨如何标准化、规范化、自动化创建四个部分。(1)aCRF创建环节,梳理CDISC(Clinical Data Interchange Standards Consortium,临床数据交换标准协会)分别于2011年发布的1.0版本和2021年3月发布的2.0版本的sdtm-MSG(Study Data Tabulation Model Metadata Submission Guidelines,研究数据制表模型元数据提交指南)中对创建aCRF的建议,探讨如何创建规范化aCRF。同时针对创建aCRF过程繁琐,耗时过长的问题,本文编制SAS宏程序,结合EXCEL的方式自动化创建aCRF的注释,减少不必要耗时,加快研发进程。(2)sdtm数据集创建环节,为达到后期自动化创建***的目的,本文基于Define EXCEL模板设计编写sdtm映射说明文件。其后在产生sdtm数据集环节,为解决手动编写SAS程序速度较慢等问题,本文编写了多个通用的变量宏程序,以简化数据编程步骤,提高数据转化效率。(3)sdtm ***创建环节,为简化***的制作流程,降低了制作过程中的难度和耗时,本文使用Pinnacle 21将sdtm数据集创建环节中的sdtm映射说明文件自动转化为***。(4)sdtm cSDRG创建环节,依据PHUSE发布的指南,明确数据审阅说明填写要求,并探讨适用于国内数据递交的cSDRG模板,以帮助审评人员更加准确、高效的理解和使用所递交的数据库、相关术语、程序代码及数据说明文件信息。结果首先,对中美监管机构递交sdtm数据要求的全面梳理对比,明确了规范化递交要求。其次对CDISC发布的各项指导文件的梳理总结,明确了创建aCRF、sdtm数据集、***、cSDRG四个环节的规范化要求。在创建过程中把控质量,使结果更加规范化和标准化。其次,在aCRF和sdtm数据集创建环节开发了相应的SAS宏程序;在sdtm ***环节结合Define EXCEL映射文件一次性生成***;使得创建过程更加自动化,工作效率得到提高。结论标准化、规范化、自动化创建sdtm数据递交资料有着众多的意义。对于临床统计编程人员而言,不但加快数据转化的效率,还能够有助于保持数据的一致性、可追溯性;对于监管部门而言,有助于加快审评人员的审阅流程,减少不必要的耗时;对于药物研发厂家、申办方而言,有助于缩短研发周期、节省研究费用,加快药物上市速度。

关键词：药物临床试验数据递交 sdtm 规范化自动化

临床试验中递交CDISC数据自动化生成系统研究

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临床试验中递交CDISC数据自动化生成系统研究

作者：王军复旦大学

学位级别：硕士

研究背景FDA (Food and Drug Administration)对递交的临床数据要求遵从临床数据交换标准协会(CDISC, Clinical Data Interchange Standards Consortium)标准的研究数据表格模型(sdtm, Study Data Tabulation Model)和分析数据模型ADaM (Analysis Data Model)。CDISC提供了一整套用于临床试验的研究数据和元数据采集、交换、提交和存档的标准,包括临床数据获取协调标准(CDASH)、实验室数据模型(LAB)、操作数据模型(ODM)、研究数据表格模型(sdtm)、分析数据模型(ADaM),以及受控术语(Controlled Terminology)等。行业内已经开始逐渐应用CDISC标准：包括CDASH用以数据收集,sdtm用以数据交换和ADaM用以数据分析。应用CDISC标准,可以缩短研究时间和提高数据质量。当前,从CDASH数据,到生成sdtm和ADaM数据,还多处于手工处理阶段。自动化工具还不完善,没有成熟的商业工具。在临床试验中,如果收集的数据使用CDISC的CDASH、sdtm和ADaM后,很多东西可以重复使用：CRF的设计,数据库的设计,报表生成工具等。因此,我们可以基于CDISC标准,1)可开发相应的工具;2)尽可能使用现有的工具。研究内容、方法本研究从实际出发,以一个简单的临床研究方案入手,以此设计病例调查表(CRF),原始CDASH数据,开发配置文件和转换程序,来自动化生成sdtm数据和ADaM数据。并且,如果原始数据集不是采用的CDASH标准,而是用户自己的标准,将对其进行变量映射,预处理成CDASH标准。整个转换流程标准化,且力求通用性(变量名称,取值)强,能用于多种类型的研究。通用性：像常见的人口统计学,既往史,体格检查,不良反应,合并用药,生命体征,以及试验完成情况小结等,结构类似,都是可以标准化的,所以是通用的。以期提高递交数据的质量,减少生成数据的时间和花费。节省的时间可以用来放在设计方案和分析数据上。研究结果以常见的口腔护理领域的平均牙龈炎指数和平均牙菌斑指数为主要的有效性指标,草拟了一份临床方案。以此方案为基础,设计了病例调查表(CRF),并模拟了原始数据(包括RAW格式和CDASH格式)。对病例调查表还做了CDASH变量标注和sdtm变量标注。结合电子表格格式的配置和映射关系文件,开发了一系列的SAS宏。从CDASH转换为sdtm,和从sdtm转换到ADaM,有开发相应的配置文件和映射关系文件,用SAS程序读取这些配置文件和映射文件,将原始数据集逐步转化为sdtm和ADaM数据格式。配置文件和映射关系文件的开发,基于CDASH、sdtm和ADaM格式的特点做了需求分析,对每种变量或数据结构进行了分析。基于这些需求分析而做了映射关系文件的设计。结论临床试验中递交数据自动化生成系统将能够在短时间内,通过用户在电子表格中的设定,从原始RAW数据(CDASH/非CDASH),快速生成sdtm和ADaM数据。CDISC标准的数据格式,其变量名称固定有规律,数据结构相对固定,可读性和一致性好,方便统计分析,能够为审阅者节省时间。其设计特点：1) 以原始RAW数据(标准化的CDASH,或非CDASH标准的数据)为基础;2)自动化生成sdtm和ADaM数据;3)数据规范符合FDA的CDER部门的合规要求;4)对用户友好,微软的电子表格Excel软件人人会用,因而简单易用,对不熟悉CDISC标准的用户也能快速上手。

关键词： CDISC CDASH sdtm ADaM 自动化生成映射表配置

Sonic hedgehog信号通路中Smoothened的跨膜域对其在原纤毛中定位的机制研究

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Sonic hedgehog信号通路中Smoothened的跨膜域对其在原纤毛中定位...

作者：濮晓红南京医科大学

学位级别：硕士

Sonic Hedgehog (Shh)是哺乳动物调控组织形态发生和细胞定向分化的主要形态发生因子(morphogen)。在人类及其他高等哺乳动物中,Shh的功能与肢芽、中枢神经、骨胳、心肺、消化、生殖、及皮肤等各种组织器官系统的形成都有着至关重要的... 详细信息

Sonic Hedgehog (Shh)是哺乳动物调控组织形态发生和细胞定向分化的主要形态发生因子(morphogen)。在人类及其他高等哺乳动物中,Shh的功能与肢芽、中枢神经、骨胳、心肺、消化、生殖、及皮肤等各种组织器官系统的形成都有着至关重要的关系。由基因突变造成的Shh通路异常激活会导致很多肿瘤的产生。当Shh配基不与其受体Patched(Ptch)结合时,Ptch对G蛋白偶联受体(GPCR) Smoothened (Smo)起抑制作用。这时,Smo下游全长的Gli转录激活子(Gli activator, GliA)被蛋白酶体剪切成截短的转录抑制子形式(Glirepressor, GliR),进入细胞核,抑制Shh靶基因转录。Ptch与Shh配基结合后,它对Smo的抑制作用被解除。Smo向原纤毛迁移,调控suppressor of fused (Sufu)与Gli的蛋白复合体向原纤毛顶端转运,进而阻断转录激活子GliA被蛋白酶体剪切成Gli R。GliA进入细胞核,激活靶基因转录。在由于Shh信号通路异常激活而形成的人类肿瘤中,40%的散发性基底细胞癌和25%的早期的神经外胚层的肿瘤是由于Ptch功能缺失或是Smo的过度激活所导致的。近年来的研究已经从天然植物中发现了一大类能够抑制Smo活性的类固醇类生物碱(steroidal alkaloid)包括环多胺(cyclopamine)。目前针对Smo的环多胺药物已经作为抗皮肤基底细胞癌和小脑延髓癌的实验药物进入了临床试验阶段。Smo是一个七次跨膜蛋白,主要包括3个结构域：N端胞外域、七次跨膜域和C端胞内域。目前,关于Smo的研究主要集中在其C端结构域,认为C端结构域是Smo的主要磷酸化区域,磷酸化后Smo构象发生改变,由无活性的单体形成2个C端相互结合的二聚体。然后该二聚体被转运进入原纤毛(primary cilia),在其中Smo活化并激活下游信号。并且Smo的C端结构域也是Smo发挥功能的主要结构域,因为Smo的活性与其保留的C端结构域长短呈正相关。但目前为止,关于Smo的七次跨膜域的功能以及七次跨膜域调节Smo在原纤毛中定位的机制尚不清楚。为了解决以上的疑问,我们首先研究了Smo七次跨膜域对其蛋白稳定性的影响。我们构建了切除Smo不同跨膜域的质粒,命名为sdtm,并在C端标记了Flag和GFP的标签。结果发现只保留了Smo第7个跨膜域的Smo(sdtm1-6)在蛋白稳定性上与全长的Smo存在差异,而其它的截断的Smo在蛋白稳定性上与全长的Smo并无差异。进一步分析我们发现sdtm1-6蛋白不稳定是由于被截的太短,使之被蛋白酶体降解造成的。既然其它的sdtm在蛋白稳定性上与全长的Smo并无差异,那么我们进而研究了Smo的七次跨膜域对下游信号传导的影响。在融合了Gli的荧光素酶报告基因的3T3细胞(Gli-Luc3T3)中,报告基因检测发现这些sdtm能与内源性的Smo协同使得下游靶基因Glil的表达量上调,说明sdtm能与内源性的Smo协同作用激活下游信号。通过进一步研究,我们用发现用病毒Ad-Cre-GFP感染Smofl/fl细胞,敲低了内源性的Smo时,下游靶基因Gli1的读值仍然有不同程度的上调,说明Smo的七次跨膜域对其下游信号传导并无显著的影响。最后,我们研究了Smo的七次跨膜域对其在原纤毛中定位的影响,发现当切除Smo的1-2号跨膜域时,Smo仍然可以在原纤毛中定位,而当切除6-7号跨膜域时,Smo不能在原纤毛中定位,说明Smo的七次跨膜域对其在原纤毛中定位起着重要的调节作用。综上所述,我们认为Smo的七次跨膜域对其蛋白稳定性和下游的信号传导并无显著的影响,而对其在原纤毛中的定位却至关重要。我们的研究阐明了Smo的七次跨膜域调节其在原纤毛中定位的部分机制,对进一步阐明Shh信号传导的机制具有深远的意义。

关键词： Sonic Hedgehog Smo sdtm 原纤毛

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疫苗临床试验电子化数据管理软件开发研究

疫苗临床试验电子化数据管理软件开发研究

作者：金昊东南大学

学位级别：硕士

目的数据管理是疫苗临床试验的一个重要步骤,数据管理的质量决定了统计分析能否顺利进行,进一步决定了研究结论的准确可靠性。为提高疫苗临床试验数据管理水平,在已有数据管理研究的基础上,继续研究统计分析计划书、标准化数据分库、自... 详细信息

目的数据管理是疫苗临床试验的一个重要步骤,数据管理的质量决定了统计分析能否顺利进行,进一步决定了研究结论的准确可靠性。为提高疫苗临床试验数据管理水平,在已有数据管理研究的基础上,继续研究统计分析计划书、标准化数据分库、自动化文本材料输出,达到整个数据管理过程的标准化、规范化、自动化以适应疫苗临床试验不同试验数据结构的要求。方法根据临床数据交换标准协会(Clinical Data Interchange Standards Consortium, CDISC)制定的原则,使用研究数据列表模型(Study Data Tabulation Model, sdtm)的命名规则,为标准化打下基础。通过SAS软件的宏程序和AF功能,编写数据管理过程中要求的各种功能,实现自动化。对不同疫苗临床试验的数据结构、变量、分析方案、文本制作进行归纳总结,找到共同部分加以固定,可变部分改用参数配置,达到规范化。在SAS宏和AF界面平台上,对已有的自动编盲、自动盲查模块加以改进整合,利用外部Excel进行参数配置,发挥Excel强大的编辑功能、与SAS对接良好、以及利于保存和互通的特性,新开发出统计分析计划书设计、sdtm域的分库提取、数据库锁定和揭盲中需要的文本输出功能,使得整个数据管理的步骤均被涵盖,并添加了一些数据处理时使用到的工具宏,满足数据操作时的各种要求,达到面向操作者的数据管理自动化实现,形成一套功能较为完整的数据管理软件。结果通过改进前期编写的电子化CRF数据库,规范了sdtm提取规则在疫苗临床试验上的应用,同时又为今后sdtm标准的改进提供了更新的窗口。通过编写数个适应不同提取规则的宏程序,达成了疫苗临床试验要求的人口学、安全性、免疫原性、合并用药等域的提取功能。对不同试验中统计表格进行总结归纳,得出了一套统计分析计划书表格的制作方法,并利用外部Excel配置参数的方法,十分灵活的定制统计分析表格的内嵌信息,以及所需要呈列的表格的定制列表。并通过rtf输出加工技术,使统计分析计划书能够在很大程度上自动化输出。通过对试验的锁库、揭盲步骤中需要编写的文本进行归纳,总结出一套通用程度高的文本模板,利用SAS template对rtf输出的规范控制,以及rtf代码的再编辑加工,使SAS能够输出与人工使用Office编辑的文件模板十分接近的rtf文本,满足试验文本的自动化输出要求。讨论目前sdtm标准在中国临床试验的应用仍处在摸索阶段,一部分变量、数据结构的设定仍然在收集专家意见,并且面向药物试验的sdtm标准在应用到疫苗试验的时候还会面临一些问题。可见sdtm标准的学习和应用还是一个长期过程。所以本软件在分库设计上对变量和提取规则的限定并不写进宏程序本身,而是预设了数种提取方式的宏程序。而对于分库必须使用的具体域的提取方式、包含变量、变量名及变量类型等信息,初步根据sdtm标准,草拟在一个外部Excel策略文件中,并可以随着在不同试验中的应用以及对sdtm的更深入理解,不断扩充和拓展。对于统计分析计划书、锁定揭盲交接单模块已实现了较高程度的自动化标准化,但也存在一些需要改进的问题。而电子化CRF数据字典受制于CSPro软件的版本限制,成为了数据管理过程中最短板,将是今后完善并发展数据管理软件的重点。结论利用CDISC标准,在数据结构、变量名、变量类型等多方面规范化疫苗临床试验的数据采集和储存方式,为程序的标准化打下基础。在此基础上,利用SAS软件的宏和AF界面,编写了大量程序和框架,实现了sdtm标准下域的提取,同时又保证了适应今后随着sdtm版本更新而做出改变的要求;统计分析计划书模块较高程度地完成了统计表格定制,灵活地通过多层Excel配置解决了各试验因年龄组、征集症状、接种针次的不同造成参数信息不同的问题;锁库、揭盲交接单的文本自动化输出节省了人力物力和时间,提高了效率,减少了人工编辑产生错误的可能性,同时规范了文本的格式。整个软件基于SAS/AF,实现界面参数配置与后台宏程序入口的连接,利用界面的操作友好性,方便了专业人员的操作使用,为疫苗临床试验数据管理自动化标准化的发展提供了支持。

关键词：疫苗临床试验数据管理标准化自动化 SAS sdtm

临床试验数据管理电子化和CDISC数据自动化的实现

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临床试验数据管理电子化和CDISC数据自动化的实现

作者：王崇旭东南大学

学位级别：硕士

近年来随着互联网和计算机技术的不断发展,电子数据采集技术(Electronic Data Capture,EDC)在临床试验中越来越多地被采用,EDC具有数据及时录入、实时发现数据错误、加快研究进度、提高数据质量等优势,此外,国际公认的数据标准(CDISC)... 详细信息

近年来随着互联网和计算机技术的不断发展,电子数据采集技术(Electronic Data Capture,EDC)在临床试验中越来越多地被采用,EDC具有数据及时录入、实时发现数据错误、加快研究进度、提高数据质量等优势,此外,国际公认的数据标准(CDISC)也正在EDC中得以应用。因此各国药品监管部门都鼓励临床试验中采用电子数据采集技术以保证数据质量。临床数据交换标准协会(Clinical Data Interchange Standards Consortium,CDISC)是一个全球、开放、多学科的非盈利性组织,建立了涵盖研究方案设计、数据采集、分析、交换、递交等环节的一系列标准,其目的是实现临床试验数据标准化,方便数据的交流与汇总分析,缩短研究时间和审批周期,提高临床试验数据质量以及统计分析的质量和效率。国际发达监管机构如美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)、日本医药品医疗器械综合机构(Pharmaceuticals and Medical Devices Agency,PMDA)已经开始或即将开始强制要求递交符合CDISC标准的电子数据。行业内已经开始逐渐应用CDISC标准:包括临床数据获取协调标准(Clinical Data Acquisition Standards Harmonization,CDASH)用以数据收集,研究数据列表模型(Study Data Tabulation Model,sdtm)用以数据交换和递交,分析数据模型(Analysis Data Model,ADaM)用以数据分析。研究目的当前,国内临床试验中电子化数据管理系统和CDISC标准的应用尚处于起步阶段,电子化数据管理系统和CDISC标准的应用有待推广和普及。而且,从CDASH数据生成sdtm和ADaM数据,还多处于手工处理阶段,自动化工具还不完善,没有成熟的商业工具。因此本研究将基于实际临床试验项目,使用EDC系统收集和管理临床试验数据,实现临床试验数据管理电子化。并借助SAS宏和Excel变量映射文件生成通用的CDISC数据自动化系统,实现临床试验数据标准化,实现由CDASH数据生成sdtm和ADaM数据过程的自动化,提高生成CDISC数据效率,提高临床试验数据质量并缩短临床试验的时间。研究方法本研究从一项实际的临床试验出发,根据试验方案和纸质病例报告表(Case Report Form,CRF),结合所使用EDC的特点,依照CDASH标准构建该临床研究的电子病例报告表(Electronic Case Report Form,eCRF),并在数据录入之前在EDC系统中设置逻辑核查条件。之后录入该研究项目的实际数据,导出符合CDASH标准的原始数据。遵从CDISC标准数据流程,设计由原始CDASH数据转化为sdtm数据的Excel映射表,编写相应的数据转化SAS宏程序,实现由CDASH数据生成sdtm数据过程的自动化。设计由sdtm数据转化为ADaM数据的Excel映射表,编写相应的数据转化SAS宏程序,实现由sdtm数据生成ADaM数据过程的自动化。研究结果根据一项实际的临床试验(米格列奈对比阿卡波糖治疗2型糖尿病有效性和安全性多中心开放随机对照临床研究),依照CDASH标准,结合EDC特点,生成各个模块的eCRF,包括人口统计学域、生命体征域、既往病史域、实验室检查域、入排标准域、问卷域、心电图域、药物发放和回收域、暴露域、不良事件域、处置域等。制定该项临床试验的数据核查计划书(Data Verification Plan,DVP),根据EDC特点,通过配置Excel核查参数表,结合SAS宏程序批量生成EDC系统可识别的用于数据核查的可扩展标记语言(eXtensible Markup Language,XML)文件。在EDC中录入实际的临床试验数据,导出符合CDASH标准的原始数据。配置各个sdtm域的Excel映射表文件,总结映射需求,开发一系列相应的SAS宏程序,实现由CDASH数据到sdtm数据过程的自动化。配置各个ADaM数据集的Excel映射表文件,总结映射需求,开发一系列相应的SAS宏程序,实现由sdtm数据到ADaM数据过程的自动化。研究结论电子化数据管理和CDISC标准的应用提高了临床试验数据的质量,在数据采集阶段就参照CDASH标准构建数据库,将大大简化原始数据向sdtm数据的映射过程。通过配置Excel映射表,调用已编译好的SAS宏程序,能够方便快速地实现原始CDASH数据到sdtm数据、sdtm数据到ADaM数据的自动转化过程。所编写的SAS宏程序通用性较强,满足各种映射需求,适应于多个sdtm标准域和各类ADaM分析数据集的生成。

关键词：临床试验 EDC CDISC sdtm ADaM

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临床试验项目管理系统的开发与应用

临床试验项目管理系统的开发与应用

作者：侯守璐沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的飞速发展，网络技术、数据库管理技术等信息技术渗透到临床试验的各领域，各类临床试验设计与管理软件发展迅速。目前国外比较成熟的临床试验管理软件大都是基于传统的关系型数据库，无法满足临床试验采集参数的不确定... 详细信息

随着计算机技术的飞速发展，网络技术、数据库管理技术等信息技术渗透到临床试验的各领域，各类临床试验设计与管理软件发展迅速。目前国外比较成熟的临床试验管理软件大都是基于传统的关系型数据库，无法满足临床试验采集参数的不确定性，并且由于语言问题在国内推广不广泛。另外，我国临床试验的审批周期长，不同研究机构采集的参数、存储标准各不相同，不能实现相互之间的信息共享与交流。因此，开发出适合我国国情的临床试验管理软件系统，规范临床试验标准化管理、提高试验效率和透明度，对13亿人用药安全至关重要，对国内临床试验走向国际市场和研发高质量药物也能起到一定的推动作用。本文基于研究数据制表模型域(sdtm)和非关系型数据库Cassandra，设计和实现了一个基于Web的可定制的多中心临床试验项目协作与管理系统(CTCMS)，包含临床试验配置管理、动态随机编号分配、受试者管理、试验进度监控等功能，适用于不同的临床研究领域。本文首先对临床试验管理软件系统的研究背景和发展现状做了分析和探讨，详细阐述了目前多中心、大样本临床试验中存在的一些问题;其次对数据库中的物理存储模型、系统的扩展模式以及sdtm域进行了介绍，分析了Cassandra对比传统Oracle数据库的优势，以及临床试验的跨地域性和数据库表的不确定性等特点，CTCMS将sdtm域和Cassandra数据库相结合，解决了关系数据库模型与多中心临床试验之间的不适应性，实现了动态面向列的数据存储模型;最后将Oracle与Cassandra的多线程、批写入操作进行对比测试，充分说明基于Cassandra的CTCMS具有较好的读写性能。本文使用Cassandra数据库存储管理临床试验数据，可以根据实际需要动态地添加列，模式灵活，适用于不同领域的临床试验;sdtm域的应用有助于不同研究机构和研究者之间的信息共享，也有助于实现与发达国家的数据互认和交流。

关键词：临床试验 Cassandra数据库 sdtm 域