系统的数据采集减少了对源数据验证的需求:从第二阶段多中心随机控制平台试验的探索性分析
Ali B Abbasi1, Kathleen D Liu1, Derek W Russell2
1University of California San Francisco, San Francisco, CA, USA.
在临床试验中,源数据验证 (SDV) 通常是不必要的. 一个COVID-19试验发现,系统的数据捕获和监控,没有SDV,保持数据完整性和提高效率.
科学领域:
- 临床试验 临床试验
- 数据管理数据管理
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 由于COVID-19大流行,需要进行临床试验,进行强大的初级数据采集,减少对源数据验证 (SDV) 的依赖.
- 本研究评估了一项自然实验,将简化数据采集方法与传统的SDV进行比较.
研究的目的:
- 在大型COVID-19临床试验中,评估系统数据采集与传统SDV的质量,成本和影响.
- 确定消除SDV是否会影响数据完整性和试验结果.
主要方法:
- 在I-SPY COVID平台试验 (NCT04488081) 中,使用了日常检查清单,实验室/药物捕获和集中监控,而不是SDV.
- 在临床试验结束后,对30%的患者 (333/1,111) 和23%的电子病例报告表 (eCRF) 进行了回顾性SDV.
主要成果:
- 追溯SDV导致微小的数据场变化 (0.36%) 并没有改变记录的结果 (死亡,恢复,审查).
- SDV发现了另外两个不良事件,并将9个病例的恢复日期推移了2天的中位数.
- 23%的eCRF的回顾性SDV产生了相当大的成本:61,073人小时和610万美元.
结论:
- 广泛的SDV没有改变I-SPY COVID试验的结果或结论.
- 该试验的系统数据采集和监测策略被证明是有效的,这表明SDV可能可以在类似的试验中消除.
- 这种方法有可能提高临床试验的效率并降低成本.
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