Recopilación automatizada de datos de un expediente médico electrónico para un estudio prospectivo en pacientes con...

Área de la Ciencia:

• Oftalmología
• Informática de la investigación clínica

Sus antecedentes:

• El estudio VOYAGER recopila datos del mundo real sobre enfermedades de la retina, enfrentando desafíos con la entrada manual de datos en registros médicos electrónicos (EMR) y formularios electrónicos de informes de casos (eCRF).
• La transcripción manual de datos conlleva una carga de tiempo significativa, un desgaste de recursos y el potencial de errores de transcripción en la investigación clínica.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la eficacia de una solución de registro médico electrónico a captura electrónica de datos (EMR a EDC) para reducir la carga de entrada de datos.
• Evaluar el impacto de EMR-EDC en la precisión de los datos en el estudio de enfermedad retiniana VOYAGER.
• Para medir la satisfacción de los usuarios finales con el sistema de EMR a EDC entre el personal del sitio.

Principales métodos:

• Implementó una solución de EMR a EDC para automatizar la transferencia de datos desde el EMR mediSIGHT a los eCRF de VOYAGER.
• Se analizaron los datos de eCRF de dos sitios del Reino Unido, comparando la entrada manual de datos con la pre-población de EMR a EDC durante aproximadamente 6 meses.
• Las tasas de pre-población evaluadas, las anulaciones manuales, la generación de consultas y la retroalimentación del personal recopilada a través de encuestas.

Principales resultados:

• EMR-EDC pre-poblado el 27,9% de la línea de base y el 20,5% de los campos de seguimiento eCRF, con bajas tasas de anulación del personal (8,1% y 1,6%, respectivamente).
• Las visitas pre-pobladas mostraron una tendencia hacia menos consultas de datos al inicio (17,1 frente a 22,0) y significativamente menos en el seguimiento (4,1 frente a 7,1, p<0,05).
• El personal del sitio informó una reducción de la carga de entrada de datos (ahorro de 11 a 20 minutos por paciente al inicio, 0 a 10 minutos por paciente en el seguimiento) y una mejora de la calidad de los datos.

Conclusiones:

• EMR-to-EDC automatiza efectivamente la transferencia de datos de EMR a bases de datos de estudios, manteniendo la calidad de los datos y reduciendo la carga de entrada manual en la investigación de enfermedades de la retina.
• El sistema muestra potencial para racionalizar las operaciones de investigación clínica en oftalmología y otros campos médicos mediante la mejora de la eficiencia y la integridad de los datos.