临床试验数据管理工作技术指南【最新版】
临床试验数据管理工作技术指南2023版
临床试验数据管理工作技术指南2023版引言:临床试验数据管理是确保临床试验数据的准确性和完整性的重要环节，对于保证结果的可靠性和有效性至关重要。
本指南旨在提供2023年最新的临床试验数据管理工作技术指南，帮助临床试验数据管理人员更好地开展工作，确保数据质量和试验结果的可信度。
一、临床试验数据管理的基本原则：1.准确性：确保收集、输入和管理的数据准确无误，并进行合理验证。
2.完整性：收集所有试验相关数据，确保所有受试者的数据都得到完整记录和保存。
3.可追溯性：所有的数据操作都应进行完整的记录和文档，确保数据的追溯性。
4.保密性：对于受试者的个人信息和试验数据应予以严格保密，防止泄露和滥用。
二、临床试验数据管理的工作流程：1.数据收集：建立合适的数据收集表和数据库，明确数据收集的时间点和内容，确保数据的规范性和一致性。
2.数据录入：建立严格的录入规范和流程，确保录入的数据准确性和完整性。
录入过程中应进行数据的合理验证和范围检查。
3.数据验证：对录入的数据进行严格的验证，包括逻辑验证和范围验证，确保数据的合理性和一致性。
4.数据审核：由负责数据管理的专业人员对数据进行逐一审核，发现并纠正可能存在的错误和矛盾，并保证数据的完整性和正确性。
5.数据清理：对不合规的数据进行清理，包括删除无效数据、填充缺失数据和纠正错误数据，确保数据的准确性和完整性。
6.数据分析：在数据清理完成后，进行数据分析，根据试验设计和研究目的，进行合理的统计分析和结果解释。
7.数据报告：根据研究需求，撰写临床试验数据报告，包括结果汇总、图表展示和结果解释等内容。
三、临床试验数据管理中的技术要点：1.数据采集工具的选择：根据试验类型和要求，选择合适的数据采集工具，如电子数据采集系统（EDC）、纸质数据采集表等，确保数据的安全和准确性。
2.数据管理系统的建立和维护：建立稳定可靠的数据管理系统，包括数据库的建立、数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
临床试验数据管理工作技术指南的通告
临床试验数据管理工作技术指南的通告
一、试验数据管理要求
1.数据安全
2.数据完整性
参与临床试验的每一个记录都应当完整而准确，涵盖所有预定的参数、变量和试验结果，准确反映临床试验的过程及结果。
3.数据可检索性
4.数据记录
试验数据应被记录在安全可靠的文件和电子文件中，以方便查询。
5.数据保护
必须采取有效的组织管理和计算机安全技术措施，保护试验数据的安
全性和完整性。
6.数据报告
二、实施指南
1.临床试验协议
临床试验协议必须被严格的执行，以保证试验结果的可靠性和准确性。
2.数据录入
所有临床试验数据都必须由专业人员负责录入，如有任何异常现象应
及时作出记录，以便日后的审查和分析。
3.观察者不确定性
在临床试验中，观察者不确定性是一个重要的统计概念。
临床试验数据管理工作技术指南和解读一、二、三
关于发布《临床试验数据管理工作技术指南》的通知发布日期：20120524临床试验数据是支持药品获准上市的最重要实证。
良好规范的数据管理工作是保证临床试验质量的关键。
我国《药品注册管理办法》和《药物临床试验质量管理规范》等对此均有相应的原则性要求。
在技术操作层面还需要相应细化的技术指南。
为加强我国药物临床试验数据的规范管理，保证药物临床研究数据的质量，使药物的评价基于科学的实证，自2009年以来，我中心借鉴国际相关通用规范和技术指南并结合当前临床试验数据管理现实，起草了《临床试验数据管理工作技术指南》，经专家会议反复讨论并形成终稿，希望业内同行对技术指南提出反馈意见和建议以利于中心进一步的完善工作。
药审中心将进一步细化制定临床试验申报资料中数据质量评估和数据提交的具体技术要求，敬请各研发单位、药物临床试验机构、临床试验相关人员等密切关注。
临床试验数据管理工作技术指南2012年3月12日目录一、概述 (1)1.1国内临床试验数据管理现状 (1)1.2国际临床试验数据管理简介 (2)1.2.1ICH-GCP 对临床试验数据管理的原则性指导 (2)1.2.221 CFR Part 11对电子记录和电子签名的基本要求 (3)1.2.3“临床试验中采用计算机系统的指导原则”提供计算机系统开发的参照标准 (3)1.2.4GCDMP (Good Clinical Data Management Practice)提供全面具体的数据管理要求 (4)二、数据管理相关人员的责任、资质及培训 (5)2.1相关人员的责任 (5)2.1.1申办者 (5)2.1.2研究者 (6)2.1.3监查员 (6)2.1.4数据管理员 (6)2.1.5合同研究组织（CRO） (7)2.2数据管理人员的资质及培训 (8)三、临床试验数据管理系统 (9)3.1临床试验数据管理系统的重要性 (9)3.2数据质量管理体系的建立和实施 (9)3.3临床试验数据管理系统的基本要求 (10)3.3.1系统可靠性 (10)3.3.2临床试验数据的可溯源性(Traceability) (11)3.3.3数据管理系统的权限管理（Access Control） (12)四、试验数据的标准化 (12)4.1临床数据标准化的现状与发展趋势 (12)4.2临床试验的数据标准化 (13)4.2.1CDISC和HL7 (14)4.2.2医学术语标准 (16)4.2.3临床试验报告的统一标准（CONSORT） (20)五、数据管理工作的主要内容 (21)5.1CRF的设计与填写 (21)5.1.1CRF的设计 (21)5.1.2CRF填写指南 (22)5.1.3注释CRF (22)5.1.4CRF的填写 (22)5.2数据库的设计 (22)5.3数据接收与录入 (23)5.4数据核查 (23)5.5数据质疑表的管理 (25)5.6数据更改的存档 (25)5.7医学编码 (25)5.8试验方案增补修改 (26)5.9实验室及其他外部数据 (26)5.10数据盲态审核 (28)5.11数据库锁定 (28)5.11.1数据库锁定清单 (28)5.11.2数据库锁定后发现数据错误 (29)5.12数据备份与恢复 (30)5.13数据保存 (30)5.14数据保密及受试者个人私密性的保护 (33)5.14.1数据保密 (33)5.14.2受试者个人私密性的保护 (33)六、数据质量的保障及评估 (33)6.1质量保障 (33)6.1.1质量控制 (34)6.1.2质量保证 (37)6.2质量评估 (40)七、安全性数据及严重不良事件报告 (41)7.1不良事件的获取、管理和报告 (42)7.2实验室数据 (44)7.3其他数据 (44)7.4严重不良事件数据 (45)八、参考文献 (46)一、概述临床试验数据质量是评价临床试验结果的基础。
临床试验数据管理工作技术指南51577
附件临床试验数据管理工作技术指南一、概述临床试验数据质量是评价临床试验结果的基础。
为了确保临床试验结果的准确可靠、科学可信，国际社会和世界各国都纷纷出台了一系列的法规、规定和指导原则，用以规范临床试验数据管理的整个流程。
同时，现代新药临床试验的发展和科学技术的不断进步，特别是计算机、网络的发展又为临床试验及其数据管理的规范化提供了新的技术支持，也推动了各国政府和国际社会积极探索临床试验及数据管理新的规范化模式。
（一）国内临床试验数据管理现状我国的《药物临床试验质量管理规范》（Good Clinical Practice，GCP）对临床试验数据管理提出了一些原则要求，但关于具体的数据管理操作的法规和技术规定目前还处于空白。
由于缺乏配套的技术指导原则，我国在药物临床试验数据管理方面的规范化程度不高，临床试验数据管理质量良莠不齐，进而影响到新药有效性和安全性的客观科学评价。
此外，国内临床试验中电子化数据管理系统的开发和应用尚处于起步阶段，临床试验的数据管理模式大多基于纸质病例报告表（Case Report Form，CRF）的数据采集阶段，电子化数据采集与数据管理系统应用有待推广和普及。
同时，由于缺乏国家数据标准，同类研究的数据库之间难以做到信息共享。
（二）国际临床试验数据管理简介国际上，人用药品注册技术要求国际协调会议的药物临床研究质量管理规范（以下简称ICH E6 GCP）对临床试验数据管理有着原则性要求。
对开展临床试验的研究者、研制厂商的职责以及有关试验过程的记录、源数据、数据核查等都直接或间接地提出了原则性的规定，以保证临床试验中获得的各类数据信息真实、准确、完整和可靠。
各国也颁布了相应的法规和指导原则，为临床试验数据管理的标准化和规范化提供具体的依据和指导。
如：美国21号联邦法规第11部分（21 CFR Part 11）对临床试验数据的电子记录和电子签名的规定（1997年），使得电子记录、电子签名与传统的手写记录与手写签名具有同等的法律效力，从而使得美国食品药品管理局（FDA）能够接受电子化临床研究材料。
临床试验数据管理工作技术指南【最新版】
临床试验数据管理工作技术指南一、试验数据的标准化1.1 临床数据标准化的现状与发展趋势近些年来随着国家大力推动医疗机构进行信息化建设，医院信息系统建设发展迅速，电子病历作为医院信息系统的重要组成部分，其应用也正成为一种趋势。
但是，信息标准化的问题已经成为医疗卫生信息化进一步发展的瓶颈。
目前在建立区域医疗信息化过程中存在系统分割、业务流程不统一、信息系统孤岛等问题。
在医学研究领域，各医院、科研院所等都积累了大量丰富的临床数据，但不能互相共享利用。
所以，为了实现跨机构、跨区域、跨领域的临床数据资源互联互通、共享利用，必须研究建立统一的临床数据标准体系。
我国标准化研究起步较晚，随着加入WTO，以及贸易全球化和经济集团化、高新技术的迅猛发展，优先借鉴和引用国际标准(ISO[1]、IEC[2]及ITU[3]的标准以及被ISO认可收入KWIC索引[4]的其它25个国际组织制定的标准)和国外先进标准(未经ISO确认并公布的其它国际组织的标准、发达国家的国家标准、区域性组织的标准，国际上有权威的企业公司标准中的先进标准)已经成为发展趋势。
与临床数据相关的国际标准和国外先进标准包括:(1)数据/信息交换标准，如医院信息传输协议HL7、临床数据交换标准CDISC、放射影像信息交换标准DICOM等;(2)医学术语及代码标准，如实验室检查结果代码LONIC、临床医学术语SNOMED、疾病诊断分类代码ICD-10等;(3)临床医学文档标准，如临床文档结构标准CDA等;(4)临床医学概念标准，如HL7信息模型RIM等。
1.2 临床试验的数据标准化临床试验数据标准化的意义在于:l标准化的数据格式是临床试验数据管理系统与临床试验机构建立医疗信息互通性的基础。
l在申办者内部不同研究之间建立无缝数据交换，并为申办者之间的交流，申办者与药物评审机构之间的交流提供便利。
l便于各临床试验的药物安全性数据共享。
l方便元数据(Meta Data)的存储和监管部门的视察，为不同系统和运用程序之间数据的整合提供统一的技术标准。
临床试验数据管理工作技术指南
临床试验数据管理工作技术指南临床试验数据管理是临床研究中至关重要的一环，它涉及到数据的收集、录入、验证、清洗、分析和报告等一系列工作。
良好的数据管理工作能够确保试验结果的准确性和可靠性，对于保障受试者权益、保证试验质量具有重要意义。
本指南旨在为临床试验数据管理工作提供技术支持和指导，帮助数据管理人员规范操作，提高工作效率，确保数据的完整性和准确性。
1. 数据收集。
数据收集是临床试验数据管理的第一步，包括临床观察数据、实验室检测数据、生命体征数据等。
在数据收集过程中，应当严格按照试验方案和标准操作程序进行操作，确保数据的完整性和准确性。
同时，应当及时记录数据收集的时间点和方法，以便后续的数据验证和审查。
2. 数据录入。
数据录入是将收集到的原始数据输入到电子数据库中的过程。
在进行数据录入时，应当采取双人录入或者双重验证的方式，确保数据的准确性。
此外，应当建立完善的数据录入规范和标准，对数据进行逻辑性和合理性的检查，及时发现和纠正错误数据。
3. 数据验证。
数据验证是对录入的数据进行逻辑性、合理性和准确性的检查。
在数据验证过程中，应当重点关注数据的异常情况和不合理之处，及时发现并纠正错误数据。
同时，应当建立数据验证的标准和程序，确保验证结果的可追溯性和可审查性。
4. 数据清洗。
数据清洗是对验证后的数据进行逻辑性、合理性和一致性的检查和整理。
在数据清洗过程中，应当对不合理的数据进行合理性分析，找出数据的规律性和相关性，确保数据的一致性和完整性。
同时，应当建立数据清洗的标准和程序，确保数据清洗的有效性和可靠性。
5. 数据分析和报告。
数据分析和报告是对清洗后的数据进行统计学分析和结论性报告的过程。
在数据分析和报告过程中，应当采用合适的统计学方法和工具，确保数据分析的科学性和可靠性。
同时，应当建立数据分析和报告的标准和程序，确保分析结果的可信度和可审查性。
结语。
临床试验数据管理工作是临床研究中至关重要的一环，它直接关系到试验结果的准确性和可靠性。
临床试验数据管理工作指南
临床试验数据管理工作指南1．研究者认真填写病例报告表（CRF表），保证准确无误。
2．监察员应定期的去各试验中心，确认所有的数据记录、报告正确完整，与原始记录一致，对于完成的CRF表，监察员应及时送至数据管理员处。
3．数据管理员在第一份CRF表送达之前准备好数据库（需要保密性强，可靠）。
4．数据管理员对CRF表作进一步检查，发生疑问时，填写疑问表（query form）返回监察员，通知研究者作出回答。
5．数据录入：由两个数据录入员分别将数据双份输入计算机数据库中。
6．利用软件将两份独立的数据文件进行对比，并对照CRF表进行修改核对。
7．质控核对：从全部病例中随机抽取一部分（为5%，但不能少于5份病例）进行人工核对（数据库中数据与CRF表的数据），如果数据错误大于0.15%（10000个数据有15个错误），应对数据库中的全部数据进行人工核对。
8．制定统计分析计划：由生物统计人员配合主要研究者在制定试验方案时写成初稿，在试验的进行中，不断完善分析计划，但必须在数据锁定前定稿。
9．盲态审核：数据录入完成后，直到第一次揭盲之前，由主要研究者、生物统计人员、数据管理员和申办者对数据库内数据进行核对和评价。
审核内容包括：对统计计划书的修改和确认；对研究方案中主要内容的确认；对全部入组病例和全部数据的确认（包括脱落病例，主要疗效，安全性数据等），盲态审核完后，锁定数据。
10.第一次揭盲：打开第一次揭盲信封，将A、B两组数据进行统计分析。
11.第二次揭盲：在临床试验总结报告会上进行第二次揭盲，参加开盲人员：申办者或申办者委托人、主要研究者、统计分析人员或组长单位临床研究基地负责人等。
如试验组与对照组比例不是1:1，则临床试验仅开盲一次。
12.统计单位出具临床试验设盲试验揭盲记录。
《临床试验数据管理工作技术指南》解读(二)
数据管理工作的关键在于建立质量管理体系---《临床试验数据管理工作技术指南》解读二继上期解读为什么要规范临床试验的数据管理工作，本期以建立质量管理体系是数据管理工作的关键为主题，从质量管理体系理念、临床数据管理系统（CDMS）的三个基本要求和数据质量保障与评估对技术指南继续进行解读。
1.指南要求以质量管理体系的理念建立和实施临床数据管理系统数据管理的目的是确保数据的可靠、完整和准确，目标是获得高质量的真实数据。
整个数据管理工作就是为了保证数据的质量，数据管理的各个阶段都需要在一个完整可靠的系统下进行，对可能影响数据质量结果的各种因素和环节进行控制和管理，控制范围应涉及数据收集、处理、统计报告的全过程，所以该技术指南引入了质量管理体系的理念，以保证临床研究数据始终处在可控和可靠的水平。
从这个意义上说，临床数据管理系统不是狭义的专指计算机系统，而是广义的数据质量管理体系（Quality Management System，QMS）。
ISO9001:2005对质量管理体系的定义为“在质量方面指挥和控制组织的管理体系”，通常包括制定质量方针和目标、质量策划和实施质量管理活动等。
在临床试验数据管理工作中，制定质量方针和目标是为了确定数据管理要获得什么样的预期结果；质量策划包括培训、组织落实、质量体系文件的编制（质量手册、程序文件、作业指导书、质量记录）、试运行、调整组织机构和配备资源等；质量管理活动包括质量控制、质量保证和质量改进。
2.指南明确提出了临床数据管理系统的基本要求临床试验数据管理不论采用纸质化或电子化，均需要满足三个基本要求，分别是系统的可靠性、数据的可溯源性、权限管理。
可靠性是指临床数据管理系统在规定条件下、规定时间内，实现规定功能的能力，强调必须经过基于风险考虑的系统验证。
临床研究中，任何系统的缺陷或者不正确运行将直接影响研究的质量、药物的安全性与有效性评价，甚至受试者的健康安全，因此必须考虑系统实施过程的风险识别、风险分析评估和控制措施并制定相应的验证策略，从而达到减少因系统或过程产生错误的可能性。
临床试验数据管理工作技术指南之令狐文艳创作
附件令狐文艳临床试验数据管理工作技术指南一、概述临床试验数据质量是评价临床试验结果的基础。
为了确保临床试验结果的准确可靠、科学可信，国际社会和世界各国都纷纷出台了一系列的法规、规定和指导原则，用以规范临床试验数据管理的整个流程。
同时，现代新药临床试验的发展和科学技术的不断进步，特别是计算机、网络的发展又为临床试验及其数据管理的规范化提供了新的技术支持，也推动了各国政府和国际社会积极探索临床试验及数据管理新的规范化模式。
（一）国内临床试验数据管理现状我国的《药物临床试验质量管理规范》（Good Clinical Practice，GCP）对临床试验数据管理提出了一些原则要求，但关于具体的数据管理操作的法规和技术规定目前还处于空白。
由于缺乏配套的技术指导原则，我国在药物临床试验数据管理方面的规范化程度不高，临床试验数据管理质量良莠不齐，进而影响到新药有效性和安全性的客观科学评价。
此外，国内临床试验中电子化数据管理系统的开发和应用尚处于起步阶段，临床试验的数据管理模式大多基于纸质病例报告表（Case Report Form，CRF）的数据采集阶段，电子化数据采集与数据管理系统应用有待推广和普及。
同时，由于缺乏国家数据标准，同类研究的数据库之间难以做到信息共享。
（二）国际临床试验数据管理简介国际上，人用药品注册技术要求国际协调会议的药物临床研究质量管理规范（以下简称ICH E6 GCP）对临床试验数据管理有着原则性要求。
对开展临床试验的研究者、研制厂商的职责以及有关试验过程的记录、源数据、数据核查等都直接或间接地提出了原则性的规定，以保证临床试验中获得的各类数据信息真实、准确、完整和可靠。
各国也颁布了相应的法规和指导原则，为临床试验数据管理的标准化和规范化提供具体的依据和指导。
如：美国21号联邦法规第11部分（21 CFR Part 11）对临床试验数据的电子记录和电子签名的规定（1997年），使得电子记录、电子签名与传统的手写记录与手写签名具有同等的法律效力，从而使得美国食品药品管理局（FDA）能够接受电子化临床研究材料。
临床试验数据管理工作技术指南
附件临床试验数据管理工作技术指南一、概述临床试验数据质量是评价临床试验结果的基础。
为了确保临床试验结果的准确可靠、科学可信，国际社会和世界各国都纷纷出台了一系列的法规、规定和指导原则，用以规范临床试验数据管理的整个流程。
同时，现代新药临床试验的发展和科学技术的不断进步，特别是计算机、网络的发展又为临床试验及其数据管理的规范化提供了新的技术支持，也推动了各国政府和国际社会积极探索临床试验及数据管理新的规范化模式。
（一）国内临床试验数据管理现状我国的《药物临床试验质量管理规范》（Good Clinical Practice，GCP）对临床试验数据管理提出了一些原则要求，但关于具体的数据管理操作的法规和技术规定目前还处于空白。
由于缺乏配套的技术指导原则，我国在药物临床试验数据管理方面的规范化程度不高，临床试验数据管理质量良莠不齐，进而影响到新药有效性和安全性的客观科学评价。
此外，国内临床试验中电子化数据管理系统的开发和应用尚处于起步阶段，临床试验的数据管理模式大多基于纸质病例报告表（Case Report Form，CRF）的数据采集阶段，电子化数据采集与数据管理系统应用有待推广和普及。
同时，由于缺乏国家数据标准，同类研究的数据库之间难以做到信息共享。
（二）国际临床试验数据管理简介国际上，人用药品注册技术要求国际协调会议的药物临床研究质量管理规范（以下简称ICH E6 GCP）对临床试验数据管理有着原则性要求。
对开展临床试验的研究者、研制厂商的职责以及有关试验过程的记录、源数据、数据核查等都直接或间接地提出了原则性的规定，以保证临床试验中获得的各类数据信息真实、准确、完整和可靠。
各国也颁布了相应的法规和指导原则，为临床试验数据管理的标准化和规范化提供具体的依据和指导。
如：美国21号联邦法规第11部分（21 CFR Part 11）对临床试验数据的电子记录和电子签名的规定（1997年），使得电子记录、电子签名与传统的手写记录与手写签名具有同等的法律效力，从而使得美国食品药品管理局（FDA）能够接受电子化临床研究材料。
临床试验数据管理工作技术指南
临床试验数据管理工作技术指南在临床试验中，数据管理工作是非常重要的环节，它涉及到试验数据的收集、整理、存储和分析，直接影响着试验结果的准确性和可靠性。
因此，临床试验数据管理工作需要严格的技术指南来规范操作，保障数据的完整性和准确性。
本文将从临床试验数据管理的基本原则、技术要求和常见问题等方面进行详细介绍，希望能够对临床试验数据管理工作有所帮助。
一、基本原则。
1. 数据收集，在临床试验中，数据的收集是首要任务。
数据收集应该遵循标准化的操作流程，确保数据的一致性和准确性。
同时，应该对数据收集人员进行培训，使其熟悉数据收集的标准操作规程。
2. 数据整理，收集到的数据需要进行整理和归档，以便后续的统计分析和报告编制。
数据整理应该按照统一的格式和标准进行，确保数据的可比性和可分析性。
3. 数据存储，试验数据的存储应该符合相关法规和规范要求，确保数据的安全性和完整性。
同时，应该建立完善的数据备份和恢复机制，以防数据丢失或损坏。
4. 数据分析，对收集到的数据进行统计分析，发现数据之间的关联性和规律性，为试验结果的解释和报告提供依据。
二、技术要求。
1. 数据采集系统，应当建立完善的数据采集系统，包括数据采集表的设计、数据录入界面的设置和数据校核规则的制定等。
数据采集系统应该具有良好的用户友好性和操作稳定性，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据管理软件，应当选择适合临床试验数据管理的专业软件，如CDMS（临床数据管理系统）、EDC（电子数据采集系统）等。
这些软件可以帮助实现数据的自动化采集、检查和分析，提高数据管理的效率和准确性。
3. 数据安全保障，应当建立严格的数据安全保障机制，包括数据加密、权限管理、访问控制和数据备份等措施，确保数据的安全和隐私性。
4. 质量控制，应当建立严格的质量控制体系，包括数据质量监控、异常数据处理和数据核查等环节，确保数据的准确性和可靠性。
三、常见问题。
1. 数据丢失，在数据管理过程中，可能会出现数据丢失的情况。
临床试验数据管理工作指南最新版
英文回答：The most recent iteration of the Clinical Trial Data Management Work Guide offersprehensive and meticulous instructions for the oversight of clinical trial data. Epassing a broad spectrum of subjects, including data collection, storage, analysis, and reporting, the guide is an indispensable resource for research teams, data managers, and other personnel engaged in clinical trials. Its purpose is to uphold the precision, reliability, and confidentiality of trial data.《临床试验数据管理工作指南》的最新版本为临床试验数据的监督提供了全面而细致的指示。
该指南涉及广泛的课题，包括数据收集、储存、分析和报告，是从事临床试验的研究小组、数据管理人员和其他人员不可或缺的资源。
其目的是维护审判数据的准确性、可靠性和保密性。
The work guide is all about how to manage data in clinical trials. It tells you the most important things to do and the best ways to do them. Basically, it's all about following the rules and doing things right so that the data you collect is accurate and reliable. It also gives you some practical tips for things like entering data, checking it, and making sure it's all good. Plus, it helps youunderstand all the rules and standards you need to follow to make sure your clinical trials are done in a legal and ethical way.工作指南的内容都是如何在临床试验中管理数据。
临床试验数据管理工作技术指南和解读一、二、三
关于发布《临床试验数据管理工作技术指南》的通知发布日期：20120524临床试验数据是支持药品获准上市的最重要实证。
良好规范的数据管理工作是保证临床试验质量的关键。
我国《药品注册管理办法》和《药物临床试验质量管理规范》等对此均有相应的原则性要求。
在技术操作层面还需要相应细化的技术指南。
为加强我国药物临床试验数据的规范管理，保证药物临床研究数据的质量，使药物的评价基于科学的实证，自2009年以来，我中心借鉴国际相关通用规范和技术指南并结合当前临床试验数据管理现实，起草了《临床试验数据管理工作技术指南》，经专家会议反复讨论并形成终稿，希望业内同行对技术指南提出反馈意见和建议以利于中心进一步的完善工作。
药审中心将进一步细化制定临床试验申报资料中数据质量评估和数据提交的具体技术要求，敬请各研发单位、药物临床试验机构、临床试验相关人员等密切关注。
临床试验数据管理工作技术指南2012年3月12日目录一、概述 (1)1.1国内临床试验数据管理现状 (1)1.2国际临床试验数据管理简介 (2)1.2.1ICH-GCP 对临床试验数据管理的原则性指导 (2)1.2.221 CFR Part 11对电子记录和电子签名的基本要求 (3)1.2.3“临床试验中采用计算机系统的指导原则”提供计算机系统开发的参照标准 (3)1.2.4GCDMP (Good Clinical Data Management Practice)提供全面具体的数据管理要求 (4)二、数据管理相关人员的责任、资质及培训 (5)2.1相关人员的责任 (5)2.1.1申办者 (5)2.1.2研究者 (6)2.1.3监查员 (6)2.1.4数据管理员 (6)2.1.5合同研究组织（CRO） (7)2.2数据管理人员的资质及培训 (8)三、临床试验数据管理系统 (9)3.1临床试验数据管理系统的重要性 (9)3.2数据质量管理体系的建立和实施 (9)3.3临床试验数据管理系统的基本要求 (10)3.3.1系统可靠性 (10)3.3.2临床试验数据的可溯源性(Traceability) (11)3.3.3数据管理系统的权限管理（Access Control） (12)四、试验数据的标准化 (12)4.1临床数据标准化的现状与发展趋势 (12)4.2临床试验的数据标准化 (13)4.2.1CDISC和HL7 (14)4.2.2医学术语标准 (16)4.2.3临床试验报告的统一标准（CONSORT） (20)五、数据管理工作的主要内容 (21)5.1CRF的设计与填写 (21)5.1.1CRF的设计 (21)5.1.2CRF填写指南 (22)5.1.3注释CRF (22)5.1.4CRF的填写 (22)5.2数据库的设计 (22)5.3数据接收与录入 (23)5.4数据核查 (23)5.5数据质疑表的管理 (25)5.6数据更改的存档 (25)5.7医学编码 (25)5.8试验方案增补修改 (26)5.9实验室及其他外部数据 (26)5.10数据盲态审核 (28)5.11数据库锁定 (28)5.11.1数据库锁定清单 (28)5.11.2数据库锁定后发现数据错误 (29)5.12数据备份与恢复 (30)5.13数据保存 (30)5.14数据保密及受试者个人私密性的保护 (33)5.14.1数据保密 (33)5.14.2受试者个人私密性的保护 (33)六、数据质量的保障及评估 (33)6.1质量保障 (33)6.1.1质量控制 (34)6.1.2质量保证 (37)6.2质量评估 (40)七、安全性数据及严重不良事件报告 (41)7.1不良事件的获取、管理和报告 (42)7.2实验室数据 (44)7.3其他数据 (44)7.4严重不良事件数据 (45)八、参考文献 (46)一、概述临床试验数据质量是评价临床试验结果的基础。
临床试验数据管理工作技术指南之欧阳理创编
附件临床试验数据管理工作技术指南一、概述临床试验数据质量是评价临床试验结果的基础。
为了确保临床试验结果的准确可靠、科学可信，国际社会和世界各国都纷纷出台了一系列的法规、规定和指导原则，用以规范临床试验数据管理的整个流程。
同时，现代新药临床试验的发展和科学技术的不断进步，特别是计算机、网络的发展又为临床试验及其数据管理的规范化提供了新的技术支持，也推动了各国政府和国际社会积极探索临床试验及数据管理新的规范化模式。
（一）国内临床试验数据管理现状我国的《药物临床试验质量管理规范》（Good Clinical Practice，GCP）对临床试验数据管理提出了一些原则要求，但关于具体的数据管理操作的法规和技术规定目前还处于空白。
由于缺乏配套的技术指导原则，我国在药物临床试验数据管理方面的规范化程度不高，临床试验数据管理质量良莠不齐，进而影响到新药有效性和安全性的客观科学评价。
此外，国内临床试验中电子化数据管理系统的开发和应用尚处于起步阶段，临床试验的数据管理模式大多基于纸质病例报告表（Case Report Form，CRF）的数据采集阶段，电子化数据采集与数据管理系统应用有待推广和普及。
同时，由于缺乏国家数据标准，同类研究的数据库之间难以做到信息共享。
（二）国际临床试验数据管理简介国际上，人用药品注册技术要求国际协调会议的药物临床研究质量管理规范（以下简称ICH E6 GCP）对临床试验数据管理有着原则性要求。
对开展临床试验的研究者、研制厂商的职责以及有关试验过程的记录、源数据、数据核查等都直接或间接地提出了原则性的规定，以保证临床试验中获得的各类数据信息真实、准确、完整和可靠。
各国也颁布了相应的法规和指导原则，为临床试验数据管理的标准化和规范化提供具体的依据和指导。
如：美国21号联邦法规第11部分（21 CFR Part 11）对临床试验数据的电子记录和电子签名的规定（1997年），使得电子记录、电子签名与传统的手写记录与手写签名具有同等的法律效力，从而使得美国食品药品管理局（FDA）能够接受电子化临床研究材料。
《临床试验数据管理工作技术指南》
《临床试验数据管理工作技术指南》
一、临床试验数据管理的概念
临床试验数据管理，是通过完整和有系统的方法收集、维护和分析临床试验数据，为临床试验及信息管理提供支持，进而改进研究结果的正确性和可靠性，确保全部资料的完整性和有效性。
数据管理的任务包括数据的收集、整理、分析、清理和报告，在必要时进行统计分析，确保数据的精确性、准确性和可靠性。
二、临床试验数据管理工作的原则
1、记录完整：临床试验数据的收集和管理要求在确保试验原则的前提下，记录完整准确。
2、保密性：临床试验数据管理过程中，要加强保密性，确保数据的隐私性。
3、实用性：临床试验数据的收集和管理，要求实用性强，可以根据实际需要作出必要的修改。
4、可比性：临床试验数据应该遵守一致的标准，以便进行比较和对比，有利于研究的准确性和可靠性。
三、临床试验数据管理的基本流程
1、文档管理：根据试验方案，组织并完善试验文档，确保其完整性和准确性。
2、信息安全管理：加强对临床试验数据的安全管理，以确保其完整性、可靠性、有效性和可用性。
3、数据管理：包括数据收集、整理、分析、清理、报告等。
《临床试验数据管理工作技术指南》
临床试验数据管理工作技术指南2012年3月12日目录一、概述 (1)1.1国内临床试验数据管理现状 (1)1.2国际临床试验数据管理简介 (2)1.2.1ICH-GCP 对临床试验数据管理的原则性指导 (2)1.2.221 CFR Part 11对电子记录和电子签名的基本要求 (3)1.2.3“临床试验中采用计算机系统的指导原则”提供计算机系统开发的参照标准 (3)1.2.4GCDMP (Good Clinical Data Management Practice)提供全面具体的数据管理要求 (4)二、数据管理相关人员的责任、资质及培训 (5)2.1相关人员的责任 (5)2.1.1申办者 (5)2.1.2研究者 (6)2.1.3监查员 (6)2.1.4数据管理员 (6)2.1.5合同研究组织（CRO） (7)2.2数据管理人员的资质及培训 (8)三、临床试验数据管理系统 (9)3.1临床试验数据管理系统的重要性 (9)3.2数据质量管理体系的建立和实施 (9)3.3临床试验数据管理系统的基本要求 (10)3.3.1系统可靠性 (10)3.3.2临床试验数据的可溯源性(Traceability) (11)3.3.3数据管理系统的权限管理（Access Control） (12)四、试验数据的标准化 (12)4.1临床数据标准化的现状与发展趋势 (12)4.2临床试验的数据标准化 (13)4.2.1CDISC和HL7 (14)4.2.2医学术语标准 (16)4.2.3临床试验报告的统一标准（CONSORT） (20)五、数据管理工作的主要内容 (21)5.1CRF的设计与填写 (21)5.1.1CRF的设计 (21)5.1.2CRF填写指南 (22)5.1.3注释CRF (22)5.1.4CRF的填写 (22)5.2数据库的设计 (22)5.3数据接收与录入 (23)5.4数据核查 (23)5.5数据质疑表的管理 (25)5.6数据更改的存档 (25)5.7医学编码 (25)5.8试验方案增补修改 (26)5.9实验室及其他外部数据 (26)5.10数据盲态审核 (28)5.11数据库锁定 (28)5.11.1数据库锁定清单 (28)5.11.2数据库锁定后发现数据错误 (29)5.12数据备份与恢复 (30)5.13数据保存 (30)5.14数据保密及受试者个人私密性的保护 (33)5.14.1数据保密 (33)5.14.2受试者个人私密性的保护 (33)六、数据质量的保障及评估 (33)6.1质量保障 (33)6.1.1质量控制 (34)6.1.2质量保证 (37)6.2质量评估 (40)七、安全性数据及严重不良事件报告 (41)7.1不良事件的获取、管理和报告 (42)7.2实验室数据 (44)7.3其他数据 (44)7.4严重不良事件数据 (45)八、参考文献 (46)一、概 述临床试验数据质量是评价临床试验结果的基础。
临床试验数据管理工作技术指南和解读一、二、三
关于发布《临床试验数据管理工作技术指南》的通知发布日期：20120524临床试验数据是支持药品获准上市的最重要实证。
良好规范的数据管理工作是保证临床试验质量的关键。
我国《药品注册管理办法》和《药物临床试验质量管理规范》等对此均有相应的原则性要求。
在技术操作层面还需要相应细化的技术指南。
为加强我国药物临床试验数据的规范管理，保证药物临床研究数据的质量，使药物的评价基于科学的实证，自2009年以来，我中心借鉴国际相关通用规范和技术指南并结合当前临床试验数据管理现实，起草了《临床试验数据管理工作技术指南》，经专家会议反复讨论并形成终稿，希望业内同行对技术指南提出反馈意见和建议以利于中心进一步的完善工作。
药审中心将进一步细化制定临床试验申报资料中数据质量评估和数据提交的具体技术要求，敬请各研发单位、药物临床试验机构、临床试验相关人员等密切关注。
临床试验数据管理工作技术指南2012年3月12日目录一、概述 (1)1.1国内临床试验数据管理现状 (1)1.2国际临床试验数据管理简介 (2)1.2.1ICH-GCP 对临床试验数据管理的原则性指导 (2)1.2.221 CFR Part 11对电子记录和电子签名的基本要求 (3)1.2.3“临床试验中采用计算机系统的指导原则”提供计算机系统开发的参照标准 (3)1.2.4GCDMP (Good Clinical Data Management Practice)提供全面具体的数据管理要求 (4)二、数据管理相关人员的责任、资质及培训 (5)2.1相关人员的责任 (5)2.1.1申办者 (5)2.1.2研究者 (6)2.1.3监查员 (6)2.1.4数据管理员 (6)2.1.5合同研究组织（CRO） (7)2.2数据管理人员的资质及培训 (8)三、临床试验数据管理系统 (9)3.1临床试验数据管理系统的重要性 (9)3.2数据质量管理体系的建立和实施 (9)3.3临床试验数据管理系统的基本要求 (10)3.3.1系统可靠性 (10)3.3.2临床试验数据的可溯源性(Traceability) (11)3.3.3数据管理系统的权限管理（Access Control） (12)四、试验数据的标准化 (12)4.1临床数据标准化的现状与发展趋势 (12)4.2临床试验的数据标准化 (13)4.2.1CDISC和HL7 (14)4.2.2医学术语标准 (16)4.2.3临床试验报告的统一标准（CONSORT） (20)五、数据管理工作的主要内容 (21)5.1CRF的设计与填写 (21)5.1.1CRF的设计 (21)5.1.2CRF填写指南 (22)5.1.3注释CRF (22)5.1.4CRF的填写 (22)5.2数据库的设计 (22)5.3数据接收与录入 (23)5.4数据核查 (23)5.5数据质疑表的管理 (25)5.6数据更改的存档 (25)5.7医学编码 (25)5.8试验方案增补修改 (26)5.9实验室及其他外部数据 (26)5.10数据盲态审核 (28)5.11数据库锁定 (28)5.11.1数据库锁定清单 (28)5.11.2数据库锁定后发现数据错误 (29)5.12数据备份与恢复 (30)5.13数据保存 (30)5.14数据保密及受试者个人私密性的保护 (33)5.14.1数据保密 (33)5.14.2受试者个人私密性的保护 (33)六、数据质量的保障及评估 (33)6.1质量保障 (33)6.1.1质量控制 (34)6.1.2质量保证 (37)6.2质量评估 (40)七、安全性数据及严重不良事件报告 (41)7.1不良事件的获取、管理和报告 (42)7.2实验室数据 (44)7.3其他数据 (44)7.4严重不良事件数据 (45)八、参考文献 (46)一、概述临床试验数据质量是评价临床试验结果的基础。
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临床试验数据管理工作技术指南一、试验数据的标准化1.1 临床数据标准化的现状与发展趋势近些年来随着国家大力推动医疗机构进行信息化建设，医院信息系统建设发展迅速，电子病历作为医院信息系统的重要组成部分，其应用也正成为一种趋势。
但是，信息标准化的问题已经成为医疗卫生信息化进一步发展的瓶颈。
目前在建立区域医疗信息化过程中存在系统分割、业务流程不统一、信息系统孤岛等问题。
在医学研究领域，各医院、科研院所等都积累了大量丰富的临床数据，但不能互相共享利用。
所以，为了实现跨机构、跨区域、跨领域的临床数据资源互联互通、共享利用，必须研究建立统一的临床数据标准体系。
我国标准化研究起步较晚，随着加入WTO，以及贸易全球化和经济集团化、高新技术的迅猛发展，优先借鉴和引用国际标准(ISO[1]、IEC[2]及ITU[3]的标准以及被ISO认可收入KWIC索引[4]的其它25个国际组织制定的标准)和国外先进标准(未经ISO确认并公布的其它国际组织的标准、发达国家的国家标准、区域性组织的标准，国际上有权威的企业公司标准中的先进标准)已经成为发展趋势。
与临床数据相关的国际标准和国外先进标准包括:(1)数据/信息交换标准，如医院信息传输协议HL7、临床数据交换标准CDISC、放射影像信息交换标准DICOM等;(2)医学术语及代码标准，如实验室检查结果代码LONIC、临床医学术语SNOMED、疾病诊断分类代码ICD-10等;(3)临床医学文档标准，如临床文档结构标准CDA等;(4)临床医学概念标准，如HL7信息模型RIM等。
1.2 临床试验的数据标准化临床试验数据标准化的意义在于:l标准化的数据格式是临床试验数据管理系统与临床试验机构建立医疗信息互通性的基础。
l在申办者内部不同研究之间建立无缝数据交换，并为申办者之间的交流，申办者与药物评审机构之间的交流提供便利。
l便于各临床试验的药物安全性数据共享。
l方便元数据(Meta Data)的存储和监管部门的视察，为不同系统和运用程序之间数据的整合提供统一的技术标准。
l为评审机构提供方便，从而缩短审批周期。
l有助于数据质量的提升，可以更快地提供更高质量的数据。
1.2.1 CDISC和HL7CDISC(Clinical Data Interchange Standards Consortium)是一个全球的、开放的、多学科的非盈利性组织，它建立了一系列的标准用于收集、交换、提交和归档临床研究数据及元数据，使得不同临床研究间的数据可以方便地进行交换与共享。
CDISC公布的标准见下表。
从上表可以看出，CDISC标准集从临床研究的方案设计开始，覆盖数据采集、分析、交换、提交等环节，为整个临床研究过程提供标准化的规范参考。
尽管它们仍在不断地被测试、更新和完善，CDISC 的标准化理念与基本构架对于我国的临床试验具有极大的借鉴价值。
对于我国临床试验数据标准化工作，可以参照已有的CDISC标准并根据中国的实际状况来逐步建立。
HL7是美国国家标准局授权的标准开发组织之一，是从事医疗服务信息传输协议及标准研究和开发的非盈利组织。
HL7的目的是开发和研制医院数据信息传输协议及标准，优化临床及其管理数据信息程序，降低医院信息系统互连成本，提高医院信息系统之间数据信息共享程度。
为此，HL7制定了一套标准化卫生信息传输协议，便于医疗领域不同应用之间的电子数据传输，将允许各个医疗机构在异构系统之间进行数据交互。
也就是说，HL7实现了医疗数据的共享与交换，CDISC制定的标准实现了临床研究数据的共享与交换。
近年来，将医疗信息与临床研究数据集成与共享，已成为临床研究数据管理的一种趋势。
但当基于HL7标准的医疗数据要转化为基于CDISC标准的临床研究数据时，就需要一种转换标准。
CDISC研发了一种域分析模型BRIDG(Biomedical Research IntegratedDomain Group)，旨在使其制定的临床研究数据标准可以与HL7进行交换。
BRIDG于2005年被HL7规范化临床研究信息管理技术委员会所采纳，它是CDISC与HL7间的桥梁，正逐渐发展成为一套独立的、用于在医疗信息与临床研究信息间进行交换的国际标准。
1.2.2医学术语标准(1)WHOART术语集WHOART是一个精确度较高的用于编码与药物治疗过程中的临床信息的术语集，主要在参加WHO药品监测项目的成员国中免费使用，世界上的制药企业和临床研究机构也在使用。
WHOART术语集自开发30多年以来一直是不良反应术语合理编码的基础。
WHOART涵盖了几乎所有的在不良反应报告中所需的医学术语，但仍小而精干，可以以行列表的形式打印出来。
由于新药和新的适应证会产生新的不良反应术语，术语集的结构是灵活可变的，允许在保留术语集结构的基础上纳入新的术语，同时又可以不丢失之前术语间的关系。
WHOART包含4级术语，分别是系统器官分类(SystemOrgan Class, SOC)、高级术语(Highlevel term, HT)、首选术语(PreferredTerm, PT)和收录术语(Includedterms, IT)。
(2)MedDRAMedDRA是在ICH主办下创建的国际医学术语集。
MedDRA用于医疗产品整个研发与应用周期的行政管理，对医学信息进行分类、检索、报告与信息交流。
ICH于1997年在英国医药管理局开发的MedDRA测试版的基础上，经各方协调一致，发行了MedDRA 2.0的执行版本，指定了MedDRA的维护与客户服务机构(MSSO)在ICH管理委员会(management board, MB)的监督与指导下工作。
该机构与国际制药工业协会联合会(IFPMA)签约负责MedDRA的维护、发行以及进一步开发。
MedDRA现每半年更新一次(每年的3月和9月)。
MedDRA作为新药注册用医学词典，适用于政府注册管辖下所有的医疗和诊断产品的安全报告。
在新药注册环节中需要用到MedDRA 的有临床研究、不良反应的自发性报告、注册报告、受政府注册管理的产品信息。
MedDRA用于药品上市后不良反应监测中，用于药品不良反应的报告和数据分析等。
目前，美国、欧盟、日本、加拿大、澳大利亚等国家在其不良事件报告系统中使用MedDRA，其中欧盟、日本等还要求制药企业在提交不良反应报告中使用MedDRA编码。
MedDRA包含5级术语，分别是系统器官分类(System Organ Class, SOC)、高级别组术语(High Level Group Term, HLGT)、高级别术语(High Level Term, HLT)、首选术语(Preferred Term, PT)和低级别术语(Low Level Term, LLT)。
(3)世界卫生组织药物词典(WHO Drug词典)世界卫生组织药物词典是医药产品方面最综合的电子词典，为WHO国际药物监测项目的重要组成部分。
WHO Drug词典自1968年发布以来，已被制药公司、临床研究机构和药物监管部门广泛使用，用于编码和分析临床试验报告中的合并用药、上市后不良反应报告以及其他来源的报告中提及的药品。
乌普萨拉监测中心(UMC)为WHO协作中心成员，负责该词典的维护及更新。
UMC提供的WHO Drug词典包括4种:世界卫生组织药物词典(WHO DD)、世界卫生组织药物词典增强版(WHO DDE)、世界卫生组织草药词典(WHO HD)和综合词典(combineddictionary)。
WHO Drug词典采用解剖学治疗学及化学分类系统对药物进行分类。
(4)解剖学治疗学及化学分类系统(ATC，Anatomical Therapeutic Chemical)ATC是世界卫生组织对药品的官方分类系统。
ATC系统由世界卫生组织药物统计方法整合中心(The WHOCollaborating Centre for Drug Statistics Methodology)所制定，第一版在1976年发布。
1996年，ATC系统成为国际标准。
现在ATC系统已经发布2006版。
ATC分类系统根据药物作用的器官或系统、药物的治疗学、药理学和化学特性，将药物分为5个级别，由字母与数字间隔而成，共有7位，其中:第一级由一位字母组成，表示解剖学上的分类;第二级由两位数字组成，表示治疗学上的分类;第三级由一位字母组成，表示药理学上的分类;第四级由一位字母组成，表示化学上的分类;第五级由两位数字组成，表示化合物上的分类。
(5)ICD-10ICD-10，全称为“TheInternational Statistical Classification of Diseases and Related HealthProblems 10th Revision (ICD-10)”，即国际疾病伤害及死因分类标准第十版，是世界卫生组织(WHO)依据疾病的某些特征，按照规则将疾病分门别类，并用编码的方法来表示的系统。
现有版本包括15.5万种代码，并记录多种新型诊断及预测，与ICD-9版本相比较，该版本增加了1.7万个代码。
2010年WHO发布了最新的ICD-10更新版本。
WHO目前只提供4位编码的ICD-10。
各国在引用的时候可以添加附加码来增加疾病数量。
澳大利亚于1998年发布了首部5位编码的ICD-10AM。
接着加拿大在2000年，法国在05年，泰国在07年，韩国在08年都出了自己的本地化修改版本。
美国将在2013年10月正式启用6位编码的ICD-10。
根据WHO的规定，各国的本地化版本都可以对照转换成标准的ICD-10编码以便国际间交流。
ICD分类依据疾病的4个主要特征，即病因、部位、病理及临床表现(包括:症状体征、分期、分型、性别、年龄、急慢性发病时间等)。
每一特性构成了一个分类标准，形成一个分类轴心，因此ICD是一个多轴心的分类系统。
当对一个特指的疾病名称赋予一个编码时，这个编码就是唯一的，且表示了特指疾病的本质和特征，以及它在分类里的上下左右联系。
1.2.3临床试验报告的统一标准(CONSORT)大量证据显示随机对照临床试验(RCT，Randomised Controlled Trial)的报告质量不理想。
报告不透明，则读者既不能评判试验结果是否真实可靠，也不能从中提取可用于系统综述的信息。
最近的方法学分析表明，报告不充分和设计不合理与对治疗效果产生评价偏倚有关。
这种系统误差对RCT损害严重,而RCT正是以其能减少或避免偏倚而被视为评价干预措施的金标准。
为了提高RCT的报告质量,一个由临床试验专家、方法学专家和期刊编辑组成的工作组制定了临床试验报告的统一标准(CONSORT，Consolidated Standards ofReporting Trials)声明。