Clinical Trial Management Software - Anmeldelser og Øverste

Og jeg tror at en del af denne undersøgelse kan anvendes med henblik på at bruge disse risiko-baseret tilgang til bedre design up front med de forventninger, vores næste forsøg. Og så er værktøjer, der giver dig mulighed for at bore ned og filter, kan du komme til det niveau af patienten detaljer, som du har brug for, startende form af et resumé. Så i stedet for at sikre, at statisk billede, hvis det er drevet fra et statistisk plads tvang resultater i udsigt, at vi kan komme til de oplysninger, som de virkelig ønsker for anmeldelser meget hurtigere. Og vi ønsker ikke at have en redundant arbejde kræfter, så at have et værktøj, der giver dig mulighed for at gøre snapshot sammenligning, hvilket betyder, at når du får nye data, kan du opdatere dit system, og du kan hurtigt se, hvad der er blevet tilføjet, hvad der er nyt, hvad der er opdateret, stabilt optag, osv. Designet til at være så intuitiv som muligt, Viedoc sparer tid og frustration fra brugere på alle niveauer, så kliniske forsøg organisationer til at have mere fokus på deres egen innovation og lederskab. En del af dette kunne være at anvende flere forskellige testmetoder, så som falsk opdagelse eller endda nogle andre dem, der har udviklet sig mere for nylig, at holde sig til de kendte struktur, sige, utilsigtede hændelser, hvor du har krop system level information, så du kan anvende en multi-niveau, dobbelt-FDR korrektion. Og du kan få disse risici, og afhængigt af hvad du ønsker at se på at sige, måske er du mere interesseret i tilmelding målinger eller forekomsten af uønskede eller de typer af utilsigtede hændelser. Du kan bedømme hvert websted, og har dette igen kommenteret farvekodede ramme, der giver dig mulighed for hurtigt at tilegne sig og forstå data og vide, hvilke områder der har problematiske steder. En anden ting, der vil øge effektiviteten af vores gennemgang fra en medicinsk overvåge synspunkt, er at bruge de standarder, der er blevet sat det sted. Og en del af det, som fører ind til det separat del af min tale, som er data kvalitet er forståelse, okay, er at ændre usædvanligt. Ved at have standardisering af kvalitet til vores borde, og alle vores standard for vores analyse, kan vi hurtigt overflade værktøjer, der har kapacitet til at generere rapporter og anmeldelser, at nogen kan bruge: klinikere, data, ledere, data overvåger alle fra en standardiseret kilde. Klinisk Studie omdefinerer klinisk forskning software ved at udnytte integreret software og native mobile apps til at forenkle design, implementering og forvaltning af kliniske studier. At præsentere alle vores data i standard statisk bordet har været den vigtigste praksis, at vi altid har gået ud fra. En anden ting er, virkelig forsøger at se på, på et bestemt websted, er der en reduceret variation, hvilket kan indikere, at de kan blive kopiering af data og gengive det og ændre det lidt. Fortsætte med at, udflagning, som vi har talt om, igen, at markere de data, der hurtigt kig på hvad der er vigtigt, hvad der er blevet opdateret, farve, kommentering af dine data, der er kritiske for en fremskyndet behandling samt.

Præsenterer med begrænset plads udsigt, igen lader du virkelig drev i den og fokusere på de vigtige ting der sker i løbet af din analyse. Så, som Eric havde nævnt, en af de store initiativer, der lige nu er Transcelerate Gruppe, og de har udgivet et sæt af algoritmer ligetil at gennemføre, baseret på at skabe indikatorer for risiko for, at du kan indarbejde i dine data, kvalitet, data management system for hurtigt at gennemgå de data, der er baseret på visse indikatorer, der kommer fra de websteder, til at vide, om eller ej du har brug for at målrette dette websted for yderligere undersøgelse og yderligere besøg. En anden vigtig form for komponent-og lige frem analyse til påvisning af problemer med kvaliteten af data i form af svig, der er på udkig for dobbelt eller tredobbelt data på tværs af resultaterne af målingerne. Og tak, Erik, for at lægge et godt fundament for emnet for min diskussion, der er, som han nævnte, effektiv data anmeldelser både fra det medicinske overvåge perspektiv samt at afhøre de data, kvalitet og potentiale til afsløring af bedrageri i data management og kliniske forsøg. Vi skal ikke til formål at være fejlfri, men vi bør sigte mod at sikre kvalitet i form af fravær af fejl, der betyder noget. Det kan ikke være usædvanligt for en lab måling eller et resultater måling for at være helt præcis, men når det hele testen, sæt af tests, der er identiske på tværs af patienter på et websted, så er vi bange for, at enten har der været en data-kvalitet problem, hvor samme linje fik reproduceres eller nogen har faktisk gået ind og gengivet det, og fremstillet af disse data. Men i slutningen af dagen, når de har gjort deres fulde anmeldelse kan de oprette en arbejdsproces eller en anmeldelse pakke, som derefter kan sendes, og vi forestiller os, igen med de værktøjer, som folk kan bruge og skabe. Det er virkelig mere, det er ikke at komme i de statistiske egenskaber så meget, men jeg tror, der er helt sikkert et fortsat behov for standardisering og vejledning og anbefaling til disse analyser.

EN KLINISK DATA REVIEW-SYSTEM TIL AT LETTE

1. Data Kvalitetsstyring I Klinisk Forskning
2. Bedste Elektroniske Data Capture Software 2018 Anmeldelser
3. Kliniske Data Anmeldelse CDR PerkinElmer
4. Effektiv Data Anmeldelser og Kvalitet i de Kliniske Forsøg
5. Klinisk data management system - Wikipedia
6. Bedste Kliniske Forsøg Management Software i 2018 G2
7. JReview
8. Vurdering af Data Kvalitet til sundhedsvæsnet

Flere af dem, jeg tror, at op til 80% stadig er afhængige af 100% kilde verificering af data, dette er i modsætning til den mere akademiske verden, som ikke bruger en hel del mere af den centraliserede medicinsk overvågning og data overvågning, og jeg tror, at det var en af de formål af FDA vejledning er at drive os til ved hjælp af disse metoder, når det er hensigtsmæssigt, at mere effektivt at afhøre kvaliteten af vores data samt integriteten af vores forsøg. Så som sikkerhed analyse stadig der er flere mere avancerede statistiske analyser indviklede, at vi er nødt til at løse. Igen, det er svært at finde emner, og nogle af disse spørgsmål kan ikke engang være vigtigt, at den retssag, som Eric nævnt, 100% kilde verificering af data, det giver lige stor betydning for alle data. Så, en af de synspunkter, der ville hjælpe os med dette er en måde til rent faktisk at sammenligne ligheden mellem fag på en given lokalitet i form af Euklidiske afstand, her er vi bare laver en ret lige strækning metrisk, og ofte efterforskerne, hvis der er bedrageri, hvis de er bevidst fremstilling af data, de fleste af dem nu ikke, der er smart nok, at hvis de ønsker at gøre det, at de ikke bare kopiere data. Med en fælles, træk-og-slip undersøgelse designer for dig og mobil-venlige former for dine websteder og emner, OpenClinica er mere end bare data-opsamling. En stor del af dette er vi nødt til at lære fra hvad vi i øjeblikket begynder at gøre, og bygge ud fra det og bruge det til at bygge forudsagt modeller til at forbedre vores effektivitet og forbedre vores forsøg i fremtiden. Hvis der er data, der måske behov for at følge op på, så vi kan adskille sig, at data og flag, der data for at følge yderligere op, men så kan vi også vælge de websteder, der er af høj kvalitet, og fortsæt med vores gennemgang og øvelse igen og køre tilbage til oversigt visninger og den samlede udsigt til de patienter, hvor de har høj kvalitet. Løsningen øger medicinsk revision af arbejdsgange, der tillader organisationer at træffe mere kvalificerede beslutninger om sikkerheden og effektiviteten af therapeutics tidligere i udvikling. Eller er der potentielt bevidst fabrikation af data, og dette er sjældne, men det betyder ikke, at det ikke bør være rettet til, og en af tingene med det igen, for at gå tilbage til den aktuelle status, som vi er i, er, at vi har udviklet sig til det land, hvor på grund af centraliserede data overvågning. Vi er nødt til at tilvejebringe redskaber, der giver os mulighed for virkelig at vælge det signal fra støj, og jeg tror, det er hvor vi er nu og de næste skridt fremad er ikke kun vælge ud af, at signal, men forstår, at signalet og anvende dette signal til at udføre forudsigelse og forbedre vores forsøg i fremtiden.