临床试验数据管理工作技术指南53272

临床试验数据管理工作技术指南53272临床试验数据管理是确保临床试验结果准确、可靠、完整的关键环节。本技术指南旨在规范临床试验数据管理工作，提高数据质量，保障受试者权益，促进临床试验的科学开展。二、数据管理的基本原则（一）准确性原则确保数据准确反映受试者的真实情况，避免数据录入错误、测量误差等。（二）完整性原则涵盖临床试验的各个方面，包括受试者信息、试验过程记录、观察指标数据等，无遗漏。（三）一致性原则数据在不同来源、不同阶段保持一致，避免数据冲突和矛盾。（四）保密性原则保护受试者隐私和试验相关数据的机密性，防止数据泄露。（五）可追溯性原则能够追踪数据的来源、处理过程和去向，便于审核和验证。三、数据管理流程（一）数据规划阶段1.确定数据收集范围根据临床试验方案，明确需要收集的各类数据，如人口统计学数据、生命体征、实验室检查结果、不良事件等。与研究团队成员充分沟通，确保对数据需求有清晰一致的理解。2.设计数据收集工具制定病例报告表（CRF），CRF应简洁明了，易于填写和理解，符合临床试验方案要求。对数据项进行详细定义和编码，确保数据的标准化和一致性。考虑数据的电子化收集方式，设计合适的电子数据采集系统（EDC）或其他数据收集软件。3.建立数据管理计划明确数据管理的目标、流程、职责分工和时间节点。规划数据质量控制措施，包括数据审核、数据清理、数据验证等环节。制定数据备份和存储策略，确保数据安全可靠。（二）数据收集阶段1.培训数据收集人员对参与数据收集的研究者、护士、研究协调员等进行培训，使其熟悉数据收集工具和流程。强调数据准确性和完整性的重要性，确保数据收集人员理解并遵守相关规定。2.数据收集执行研究者按照临床试验方案和数据收集工具的要求，及时、准确地收集受试者的数据。对于纸质CRF，数据收集人员应认真填写，字迹清晰；对于电子数据收集，应按照系统操作规范录入数据。数据收集过程中，应及时记录任何疑问或异常情况，并与研究团队沟通解决。（三）数据录入与传输阶段1.数据录入如果采用纸质CRF，应安排专人及时将数据录入电子数据系统。录入人员应经过严格培训，熟悉数据录入要求，确保录入准确无误。录入过程中应进行双人录入核对或采用其他有效的质量控制措施，如数据录入软件的自动逻辑检查等，以减少录入错误。2.数据传输将录入后的电子数据从数据收集现场传输至数据管理中心。传输过程应采用安全可靠的方式，如加密传输、定期备份等，确保数据的完整性和保密性。对传输的数据进行完整性检查，如通过数据量、数据格式等方面的核对，确保数据无丢失或损坏。（四）数据清理阶段1.初步数据清理对录入或传输的数据进行初步检查，识别明显的数据错误，如逻辑矛盾、数据超出合理范围等。对发现的错误数据进行标记，并及时与研究者沟通核实，确保数据的准确性。2.详细数据清理运用数据清理规则和算法，对数据进行更深入的清理。清理规则应基于临床试验数据的特点和要求制定，如缺失值处理、重复数据清理等。对于缺失值，应根据具体情况进行合理填补，如采用均值填补、末次观察值结转等方法，但需在数据管理计划中明确说明填补方法及其依据。（五）数据验证阶段1.数据逻辑验证根据临床试验方案和数据收集工具的逻辑关系，对数据进行逻辑验证。例如，检查药物剂量与用药时间的合理性、观察指标之间的关联性等。利用数据验证软件或编写验证程序，自动执行逻辑检查，并生成验证报告，显示验证结果和发现的问题。2.数据一致性验证对比不同来源的数据或同一数据在不同时间点的记录，确保数据的一致性。如比较受试者的人口统计学数据在CRF和电子数据系统中的一致性。对发现的不一致数据进行详细调查，分析原因，如数据录入错误、系统故障等，并及时纠正。（六）数据锁定阶段1.锁定条件评估在临床试验进行到一定阶段，根据数据管理计划和临床试验方案的要求，评估数据是否达到锁定条件。锁定条件通常包括数据的完整性、准确性、一致性达到规定标准，所有数据问题已得到妥善解决等。2.数据锁定执行当数据满足锁定条件后，由数据管理负责人下达数据锁定指令。数据锁定后，数据将被冻结，不再允许随意修改。如确需修改，应按照严格的变更管理流程进行申请、审核和记录。（七）数据存档与保存阶段1.数据存档将经过清理、验证且锁定的数据进行存档，建立数据档案。数据档案应包括电子数据文件、数据管理计划、数据清理记录、数据验证报告等相关资料。采用合适的存储介质和存储方式，如磁带、光盘、服务器存储等，并定期进行数据备份，防止数据丢失。2.数据保存期限根据相关法规要求，确定数据的保存期限。一般情况下，临床试验数据应保存至药品上市后若干年，以满足监管部门的检查和查询需求。在数据保存期限内，应确保数据的可访问性和安全性，如有数据迁移或存储介质更换等情况，应进行详细记录和验证。四、数据管理的质量控制（一）人员培训与资质管理1.培训计划制定根据数据管理工作的不同岗位和职责，制定系统的培训计划。培训内容应包括临床试验方案、数据收集工具、数据管理流程、数据质量控制要求等。定期组织培训，确保数据管理相关人员及时更新知识和技能，适应临床试验的要求。2.人员资质审核对参与数据管理工作的人员进行资质审核，确保其具备相应的专业知识和技能。例如，数据录入人员应具备良好的计算机操作技能和数据处理能力；数据管理人员应熟悉临床试验法规和数据管理流程。建立人员资质档案，记录人员的培训经历、工作经验、资质证书等信息，便于跟踪和管理。（二）数据审核机制1.日常数据审核数据录入过程中，录入人员应进行自我审核，及时发现并纠正录入错误。同时，数据管理人员应定期对录入的数据进行抽检审核，确保数据质量。对于纸质CRF，在数据录入前应对填写的完整性和准确性进行初步审核，如检查签名、日期等是否齐全，数据是否符合逻辑。2.定期数据审核定期（如每周、每月）对数据进行全面审核，包括数据的逻辑关系、一致性、完整性等方面。审核人员应具备丰富的临床试验经验和数据管理知识，能够准确判断数据的质量问题。审核过程中发现的数据问题应及时记录，并与研究者沟通核实，跟踪问题的解决情况，确保数据质量逐步提高。（三）数据质量指标设定与监控1.质量指标设定根据临床试验数据管理的要求，设定合理的数据质量指标，如数据录入错误率、数据缺失率、数据一致性率等。质量指标应具有可量化、可比较的特点，便于对数据质量进行客观评估。2.质量监控定期收集和分析数据质量指标，监控数据质量的变化趋势。当质量指标超出设定的阈值时，应及时采取措施进行改进，如加强培训、优化数据收集工具、调整数据管理流程等。通过质量监控，持续提高数据管理工作的质量和效率，确保临床试验数据的可靠性。五、数据管理的安全性保障（一）数据访问控制1.用户权限管理根据数据管理工作的职责和需求，为不同人员分配不同的系统用户权限。例如，数据录入人员只能进行数据录入操作，数据管理人员可以进行数据审核、清理和验证等操作，而研究负责人可能具有更高的权限，如数据锁定和数据查询等。定期审查用户权限，确保权限分配合理，避免权限滥用导致的数据安全风险。2.数据访问审计建立数据访问审计机制，记录所有用户对数据的访问操作，包括访问时间、访问内容、用户身份等信息。审计记录应保存一定期限，以便在需要时进行追溯和审查，及时发现异常的访问行为并采取相应措施。（二）数据加密与传输安全1.数据加密对临床试验数据进行加密处理，采用合适的加密算法和密钥管理系统，确保数据在存储和传输过程中的保密性。数据加密应贯穿数据管理的全过程，从数据录入开始，到数据存储、传输和备份等环节，都应保证数据以加密形式存在。2.传输安全在数据传输过程中，采用安全的网络协议和传输方式，如SSL/TLS加密传输等，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。对数据传输的网络环境进行定期评估和安全检查，确保网络安全可靠。（三）数据备份与恢复1.备份策略制定根据数据的重要性和变化频率，制定合理的数据备份策略。备份策略应包括备份时间间隔、备份存储介质、备份存储地点等内容。对于关键数据，应采用多种备份方式，如实时备份、定期全量备份和增量备份相结合等，以确保数据的安全性和可恢复性。2.备份测试与恢复演练定期进行数据备份测试，确保备份数据的完整性和可用性。同时，应定期开展数据恢复演练，检验数据恢复流程的有效性，确保在数据丢失或损坏的情况下能够快速恢复数据。根据备份测试和恢复演练的结果，及时调整备份策略和恢复流程，不断完善数据备份与恢复机制。六、数据管理与其他部门的协作（一）与临床试验研究者的协作1.沟通与培训数据管理团队应与临床试验研究者保持密切沟通，及时了解研究进展和数据收集过程中遇到的问题。为研究者提供数据管理相关的培训和支持，帮助其正确理解数据收集工具和数据管理要求，确保数据准确、完整地收集。2.数据疑问处理当数据管理过程中发现疑问数据时，及时与研究者沟通核实。研究者应配合数据管理团队进行调查，提供准确的解释和补充信息，共同解决数据问题。建立数据疑问处理的沟通机制和记录文档，确保问题得到妥善解决，并可追溯处理过程。（二）与统计分析团队的协作1.数据交接在临床试验数据锁定后，及时将经过清理、验证的数据交接给统计分析团队。交接过程应明确数据的范围、格式、质量情况等信息，确保统计分析团队能够获取准确、可用的数据。提供数据管理相关的文档，如数据管理计划、数据清理记录、数据验证报告等，帮助统计分析团队更好地理解数据背景和质量状况。2.统计分析需求沟通在临床试验方案制定阶段，数据管理团队应与统计分析团队沟通，了解统计分析的需求，以便在数据收集工具设计和数据管理流程规划时充分考虑统计分析的要求。在临床试验进行过程中，根据统计分析团队的反馈，及时调整数据管理策略，确保数据能够满足统计分析的需要。（三）与伦理委员会和监管部门的协作1.伦理委员会沟通数据管理团队应配合临床试验研究者向伦理委员会提交数据管理相关的文件和资料，如数据管理计划、CRF模板等，供伦理委员会审查。在临床试验过程中，及时向伦理委员会汇报数据管理工作的进展和数据质量情况，确保伦理委员会对数据管理工作的监督和指导。2.监管部门应对当面临监管部门的数据检查时，数据管理团队应积极配合，提供完整、准确的数据和相关文档。根据监管部门的意见和要求，及时整改数据管理工作中存在的问题，确保临床试验数据管理