数据库上线质控
流程图
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数据库上线质控 DM-OP-001 eCRF设计、EDC构建与上线 eCRF Design, EDC Setup and Go-live |
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流程说明 |
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流程说明
质控文件及要求：DBQC报告，具体导出方法请参考eCRF设计与搭建-DBQC。
注意：首次上线的项目，大队长根据TDM能力水平及项目复杂重要程度，决定是否需要审核eCRF和DBQC报告。如需要，TDM将TDM QC质控通过后的DBQC报告及eCRF发送大队长审核，并抄送颜总。
数据库上线质控的具体质控流程，质控内容/要求等报告详见 CDTMS：《TDM QC工作手册 V1.1》
培训视频：
CDTMS填写要求
- 默认自动引用字段：
- 变更控制号：EDC修订计划节点变更控制号，若为初版则为空；
- QC类型：根据变更控制号，自动填补；如首次上线时变更控制号为空，QC类型默认选择“EDC首次上线”，如有变更控制号，QC类型默认选择“EDC修订上线”；
- EDC环境及DBS：自动调取EDC-UAT端已导出的最新DBS文件；
- 自动生成字段：
- eCRF 版本号、DMRP版本号、DVS版本号、EC版本号：默认CRF设计与搭建、数据管理审核计划、数据核查说明、逻辑核查程序页面中的最新版本号，也可选历史的版本信息，如审核版或定稿版本信息；
- QC开始日期：自动填补为创建记录的日期，可更新为实际的质控开始日期；
- QC完成日期：自动填补为本条记录的完成质量评估的日期，可填写为实际完成本条质控记录的日期；
- 访视抽样、eCRF抽样：如线上质控，则待QC finding输出后，自动填补程序抽样结果；如线下质控，则根据实际抽样结果更新填写为准确的抽样访视或表信息；
- 人工填写字段：
- QC 内容：根据实际QC内容进行选择；当选择“质控报告”时，触发签字流程。
- 自动生成字段/文件：
- QC finding、logs、QC报告：完成QC内容选择后，点击按钮“QC report”后，自动生成程序输出结果及质控报告；
- 质量评估：评估结果在流程中，完成质控及TDM审核后，流程中填写，自动填补到页面中；
- 工作流：草稿→发送TDM审核→待TDM审核→TDM已审核→通过/未通过→待签字→签字中→已完结。
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具体要求：
- 根据具体“QC内容” 进行页面的填写（QC内容可多选）完成页面信息填写后点击保存。
- QC报告及QC finding：根据页面基本信息及QC内容自动生成QCfinding文件及QC报告；前提：TDM根据下表导出DBS文件。
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EDC环境及导出文件
EDC首次上线
EDC修订上线
UAT端DBS文件
需导出
需导出
PRO端DBS文件
NA
需导出
- 1.根据QC finding文件，完成质控并记录问题与答复（注意：QC finding中的此列信息填写同既往工具文件填写要求，将直接呈现质控报告中，需包含受试者代码、访视、问题描述等信息）。2.完成QC报告基本信息页的确认。
- 完成上述操作后，发出TDM审核，此时TDMQC及TDM可同时编辑文件。TDM可完成审核或TDMQC手动结束审核。
- 完成附件内容审核确认后，TDMQC评估本条记录的质量评估结果为通过或者未通过（确保涉及QC内容的最终定稿版本文件通过质控）。
- QC内容非质控报告时，继续点击QC report_PDF，生成本来质控记录。QC内容为质控报告时（待所有质控内容完成且通过后，需单独增加一条QC内容为质控报告），继续签字流程，完成签字后，状态更新自动为已完结。
知识拓展
数据库QC
质量控制是数据管理工作中的重要一环，与数据管理质量密切相关。以下分别从临床试验角度和数据管理角度介绍质量控制的基本内容。
1.质量控制(QC)概述
- 定义：ICH E6将质量控制定义为“质量保证系统内所采取的操作技术和活动，以查证与临床试验有关的活动都符合质量要求。”
- 任务：检查临床研究规程中的每一步的要求是否已经满足：如CRF与研究方案的一致性；CRF数据与源文档的一致性 ；CRF与数据库的一致性等。
- 方式：检查。
- 人员：项目负责人全面负责, 项目小组成员按具体分工实施和执行各自的工作(如CRA、数据管理员) 。
- 重点：关注临床数据在某一阶段或过程的质量，如纸质CRF数据的两次录入就是有效的质量控制，或者是某一工作的质量，如研究报告的质量检查。其是以某个阶段/步骤为重点的。
- 发现问题：发现和纠正已发生的错误。
- 纠正问题：可以发现每一阶段或步骤的中存在的弱点或不足，它们可能是具体操作者的疏忽(如数据录入的错误)，需要加强培训或者检查。
- 方法：①回顾性检查：对数据管理的设计性工作，如CRF设计，数据库设计；②进行性检查：对数据清理工作，如数据的审查与清理。
- 时间：贯穿临床数据管理的始终，是发现问题、寻求解决办法并最终解决问题的连续过程，直至数据库的锁定。
- 范围：一项技术工作。
- 关系：质量保证程序的一部分。
- 培训：专业技能的提高。
2. 数据管理中的质量控制
2.1 概述
临床试验数据的质量控制适用于数据处理的每一个方面，如临床研究机构、数据监查、计算机系统生命周期过程和数据的管理过程。
临床试验数据管理中的质量控制是指将质量管理方法应用于数据管理，对数据的处理、分析、提交，以及数据的传输、保存和归档等进行质量控制，以保证数据处理的正确性和可靠性，贯穿于数据处理的每一个阶段。
数据管理过程和质量控制通常从CRF的设计开始，确保全部数据管理工作的质量，考虑的因素包括：设计恰当、遵从方案、数据收集环境和培训等；质量控制核查举例：数据录入系统；数据有效范围核查；逻辑核查；安全性核查。
需要指出的是，针对不同的临床试验项目，上述质量控制十个步骤的具体内容和侧重会有所不同，在应用中需灵活掌握。
2.2 具体步骤
临床试验数据管理中的质量控制用以评估、改善和建立质量控制系统，是一个包括计划、实施和持续质量改善的完整流程。下面为数据管理质量控制的十个步骤：
（1）定义需求与方法：明确临床试验的目的，描述高质量的数据管理环境（包括管理流程、参与方、数据采集与维护技术等），制定良好的项目管理计划，提出可能产生的数据质量问题，明晰整个管理过程中各参与方的沟通渠道和办法。
（2）分析数据环境：汇总和分析与数据环境有关的信息，制定采集数据和评估数据质量的计划，设计数据质量框架，包括定义数据生命周期和影响数据质量的要素。
（3）评估数据质量：通过对数据质量的评估，明确数据质量问题的类型和范围，为探究导致质量问题的根本原因奠定良好基础。
（4）评估数据质量对临床试验的影响：采用定性和定量方法评估数据质量对临床试验的影响，又称为业务影响分析技术（business impact techniques，BIT）。该技术从收集因数据质量差对临床试验产生负面效应的案例入手，应用定量和定性分析手段，重点探究质量问题会产生什么样的影响（如研究结论错误、重复劳动、耗时耗财等），以及质量问题为什么会发生。分析中应将数据质量问题对临床试验的影响程度进行排序，以区分轻重缓急，如不争取的数据与缺失数据、主要评价指标和次要评价指标等的影响是不同的。必要时BIT还会采用成本-效益分析（cost-benefit analysis）更好地量化数据质量的影响程度。
（5）明确影响数据质量的原因：基于以往的知识和经验，以及在上一步骤中的发现，明确列出影响数据质量的较为确定的原因和所有可能的原因，为后续制定针对性的改进措施提供依据。
（6）制定改进方案：根据前面五个步骤的实施结果，包括数据环境、数据质量问题及其原因，制定针对性的改进方案，并形成正式文件，送达各相关方。
（7）纠正现有错误：采取切实措施及时纠正现有的数据错误，并记录在案，防止数据错误重复出现。
（8）预防将来出错：严格按照质量改进方案执行，尽可能地避免或减少将来发生的数据错误。
（9）实施质量控制：严格按照项目管理计划和数据质量改进方案实施数据质量的持续改进与控制。
（10）沟通：项目组各相关方之间的沟通和重要文件内容的知晓贯穿于上述所有步骤，因为所有相关方只有对项目管理计划、数据质量改进方案、数据环境、所出现的数据质量问题以及解决对策和结果等有充分认识和深刻理解，才能保障获得高质量的试验数据。
其中步骤（7）和（8）合称为纠正和预防措施（corrective and preventive actions，CAPA）。纠正现有错误时需要对出现的错误进行根本原因分析，从而从根源上防止数据错误的重复出现。根本原因分析以及纠正和预防措施是质量系统的基础，而CAPA是质量持续改善的核心。深刻了解数据管理系统和数据管理工作过程有助于建立有效的CAP机制，从而加强质量管理体系，保证数据管理所有过程的产出都符合临床试验的目的，以及确保受试者安全和数据的完整性。
需要指出的是，针对不同的临床试验项目，上述质量控制十个步骤的具体内容和侧重会有所不同，在应用中需灵活掌握。
2.3 质控方式
2.3.1 按工作性质分类
在数据管理中，数据管理员的两个不同工作性质决定了两种质量控制方式：过程质控（in-process QC）和实时在线质控（on-line QC）。
①过程质控
对于设计工作的质量控制，如CRF设计、数据库的设计以及逻辑检验的建立等，一般多采用过程质控的方法，过程质控可以保证设计过程中每个阶段的质量都是可靠的。例如，逻辑检验的质量控制就是通过录入不同的测试数据来检查该逻辑检验的计算机程序能否正确地捕捉到“问题”数据。如果不能，则该逻辑检验需要修改并再次测试，直到正确为止。
②实时在线质控
临床试验进行阶段的质量控制，一般多采用实时在线质控。实时在线质控是计算某一时间点数据的错误率来评估数据的质量。例如，实时在线质控报告显示有3个受试者已经按计划完成了整个试验，但这些受试者的某一访视的实验室检查数据仍未录入。此时的质控就要求数据管理员及时发现这一问题并适时启动质疑机制。
2.3.2 按工作流程分类
- 建立标准化的临床研究数据库（使用CDASH标准）；
- 生产环境上线前需经测试环境的全方位测试以及UAT；
- 使用计算机系统的逻辑核查功能发现并及时纠正不一致、不完整、不合理与不准确的问题；
- 使用有相关资质的人员审核、清理数据问题；
- 按照手工审核工作清单，进行数据的手工审核；
- 及时进行临床研究数据库与药物安全警戒系统的严重不良事件的一致性检查；
- 数据库锁定后，与项目组一起100%审核项目中的随机编号及其对应的组别。
《临床试验数据管理学》夏结来，黄钦