網膜疾患の患者を対象とした実用研究のための電子医療記録からの自動データ収集 (VOYAGER)

科学分野:

• 眼科について
• 臨床研究情報学

背景:

• VOYAGERの研究は,網膜疾患に関する実際のデータを収集し,電子医療記録 (EMR) と電子症例報告フォーム (eCRF) に手動でデータを入力する上で課題に直面しています.
• 手動のデータ転写は,臨床研究における重大な時間負担,資源の負担,転写エラーの可能性をもたらします.

研究 の 目的:

• 電子医療記録から電子データキャプチャ (EMR-to-EDC) ソリューションのデータ入力負担の軽減における有効性を評価する.
• VOYAGER網膜疾患研究におけるデータ精度に対するEMR-to-EDCの影響を評価する.
• EMR-to-EDCシステムに対する最終ユーザーの満足度を測定する.

主な方法:

• mediSIGHT EMRからVOYAGER eCRFへのデータ転送を自動化するEMR-to-EDCソリューションを実装しました.
• イギリスの2つのサイトからのeCRFデータを分析し,マニュアル入力データと6ヶ月のEMR-to-EDC前集団を比較した.
• 評価されたプレポピュレーション率,マニュアル・オーバーライド,クエリ生成,調査を通じて収集されたスタッフのフィードバック.

主要な成果:

• EMR-to-EDCはベースラインの27.9%とフォローアップeCRFの20.5%で,スタッフのオーバーライド率が低い (それぞれ8.1%と1.6%).
• 予備群訪問では,出所時のデータクエリが少なく,フォローアップ時のデータクエリが有意に少なくなった (4. 1対7. 1,p<0. 05).
• サイトスタッフはデータ入力負担の軽減 (ベースラインで1~20分,フォローアップで0~10分) とデータ品質の改善を報告しました.

結論:

• EMR-to-EDCはEMRから研究データベースへのデータ転送を効果的に自動化し,データ品質を維持し,網膜疾患の研究における手動入力負担を軽減します.
• このシステムは,眼科およびその他の医療分野における臨床研究を効率化し,データの完全性を向上させる可能性を示しています.