CDISC编码标准和21CFR Part11在医学研究系统中的应用.ppt

周洪ZhouHongzhouhong 数据采集和处理系统提供商Dataacquisitionandprocessingsystemprovider CDISC编码标准和21CFRPart11在医学研究系统中的应用TheapplicationofCDISCand21CFRPart11inclinicalresearch 标准让数据互相认识Standardizeddatacancommunicateseamlessly 全球PM2 5最高的地区在北非和中国的华北 华东 华中全部 世界卫生组织 WHO 认为 PM2 5小于10是安全值 中国的这些地区全部高于50接近80 南方都市报 PM2 5监测网 举例 PM2 5事件美国大使馆公布PM2 5政府认可并同样公布 临床研究数据是否需要标准化 DoesClinicaldataneedstandardization 新药研发到上市的路线图PathwayfromCompoundtoNewDrug R D 研发 Preclinical 临床前期 PHI 一期临床 PHII 二期临床 PHIII 三期临床 Submission 申报审批 Year 年 EverystepgeneratesdataEverystepneedsdatamanagement Process 流程 药物上市后的研究Post marketingclinicalreserach EverystepgeneratesdataEverystepneedsdatamanagement 新药研究和上市后研究的区别pre postmarketingresearch EverystepgeneratesdataEverystepneedsdatamanagement 采集Collection 运输Transportation 收样Receipt 分离Process 入库Storage 分析Assays 转运Shipment 出库Retrieving 新药研究Trial 有生物标本的采集Samplecollection EverystepgeneratesdataEverystepneedsdatamanagement 上市后研究Postmaketingclinicalresearch 采集Collection 存储数据Storage 分析Assays 一般没有生物标本的采集Withoutsamplecollection 临床数据采集的目的Objectiveofclinicalresearchdata 数据标准化的目的Objective药物临床研究Clinicaltrial提交FDA评审FDAdatasubmission与国际同行交换数据Dataexchangeeg STSEACTS 临床数据的应用流程OperationalProcessforClinicalData EDC 电子病历EMR 源数据SourceData Remotebackup 统计师Statistics 心电图ECG 实验室Labs 研究者Investigator Database EDC和临床数据的现状CurrentStatusforEDCandClinicalData EDC是目前最流行的数据采集方法ElectronicDataCapture EDC isthecommonlyusedmethodtocollectclinicaldata有很多EDC系统 每个的数据结构都不一样TherearesomanyEDCvendorsnow eachofthemhasdifferentdatabasestructure setup differentvariablenamingconventionandlabelinganddataattributes有的界面和CRF一致somehavethedataentryinterfacesimilartotheCRFs有的不一致 完全是列表式Somehavealisting formofdataentryscreen EDC Remotebackup Database EDC EDC和临床数据的现状CurrentStatusforEDCandClinicalData 提供给统计师的数据各不一样Datadeliveredtostatisticianareverydifferent 数据呈递给FDA也各不一样DatasubmittedtoFDAareverydifferent 由于这种非标准化情况 FDA很难横向的比较不同厂家 同类药的疗效和安全性Becauseofnon standardandnon exchangeable therewasnowayforFDAtoevaluatedrugapplicationscrossdifferentsponsors EDC Remotebackup Database EDC 样本数据示例Sample Grace研究项目 暴露出的问题TheProblems 大部分临床医学研究Mostclinicaltrials 没有采用数据标准化don temployastandardfordataexchange没有使用标准化的工具和技术don tusestandardizedanalytictoolsortechniques后果Result其结果是造成了临床数据分析中效率和系统化的困难 特别是对多个临床试验Analyzingclinicaltrialdataefficientlyandsystematicallyisdifficultandtimeconsuming especiallyacrossmanytrials不如这样一个简单的问题 有多少女性参与了GRACE的临床试验 e g HowmanywomenparticipateinclinicaltrialswithGRACE 如何自动统计女性数量Howdoyouautomatecountingwomen 面对这样的一个简单的问题 我们往往会感到无能为力Facingonsuchasimplequestion weoftenfeellackofpower没有标准的数据集名Nostandardfilenames怎么可能自动地用计算机找出包含要找数据的数据集Howdoesacomputerfindthefilethatcontainsthedata 没有标准的变量名Nostandardvariablenames怎么可能自动地用计算机找出包含性别的数据名Howdoesacomputerfindthecolumnthatcontainssexinformation没有标准的数据编码Nostandardterminology怎么可能自动地用计算机告知1还是2代表女性Howdoesacomputerknowwhichcoderepresentswhichsex 临床数据标准化非常关键和重要 ClinicaldataStandardizationisveryimportantandcritical 数据的可交换性DataExchangeability 定义Definition数据的可交换性是它具有的属性 它使得数据可以以各种方式传送和使用而不会失去它的内容和意义Dataexchangeabilityistheattributesofdatathatenablethedatatobecommunicatedandusedinmanywayswithoutlossoraltertheinformationcontentormeaningassignedtothedata 只有标准化的数据才具有可交换性Onlystandardizeddataareexchangeable CDISC是什么 CDISC 临床数据交换标准协会ClinicalDataInterexchangeStandardsConsortium startedwithsmallgroupofvolunteersin1997是一个全球的 开放的 多学科的 非营利的组织 创建了支持临床研究数据和元数据采集 交换 提交和存档的标准Itisaglobal open multidisciplinary non profitorganizationthathasestablishedstandardstosupporttheacquisition exchange submissionandarchiveofclinicalresearchdataandmetadata 主要的模型TherearetwomajormodelsinCDISC SDTM 针对临床数据StandardDataTabulationModelforclinicaltrialdataADaM 针对分析数据AnalysisDataModel其他正在建立的标准Otherstill developingstandardCDASH 针对CRF表ClinicalDataAcquisitionStandardsHarmonizationforCRFstandards SDTM的基本模型SDTM sfundamentalmodelforoperationaldata Observation观察 Genericstructure 衍伸结构 Uniqueidentifiers Topicvariableorparameter TimingVariables Qualifiers Interventions干预 Findings发现 Events事件 Generalclasses 一般分类 Subject CM EX EG IE LB PE AE DS SDTMDomains SDTM域 datasetstructures Thepatient subjectfocusedinformationmodeloftheclinical reality generalclassesofobservationsonsubjects interventions findings events ThismodelhasbeendevelopedbyCDISC SDSteam Interventions干预 Events事件 ConMeds Exposure AE MedHist Disposition Findings结果 ECG PhysExam Labs Vitals Demog Other其他 SubjChar SubstanceUse InclExcl RELATES SUPPQUAL StudySum StudyDesign QS MB Comments CP DV CDISCSDTM域Domains CDISCSDTM域注解Domainscomments 干预Interventions 事件Events 结果Findings 注 HAMILTONDEPRESSIONSCLAE指汉密顿抑郁量表SF36简明健康状况问卷ADAS阿尔茨海默病评分 其他Other FDA对数据标准化的态度FDA sStandsonClinicalDataStandardization FDA药品审评中心于2004年7月就接纳CDISCCDERadoptedCDISCSDTM7 04今年二月 FDA发布了关于数据标准化的指导原则草案FDAreleasedadraftguidanceinFeb 2012onstudydatastandardizationFDA鼓励申办方采用标准化数据 越早越好FDAisencouragingmanufacturerstoadoptthesenewdatasubmissionstandardsearlyintheproductdevelopmentcycleFDA认可CDISC作为标准之一CDISCisoneofstandardFDAendorsed越来越多的药厂已开始采用CDISC标准ThemoreandmorecompaniesaresubmittingdataFDAinCDISCstandard再过2 3年 CDISC可能成为FDA的正式标准ItcouldbeanofficialrequirementofCDISCstandardbyFDAin2 3years FDA申报标准数据包SubmissionDataPackage FDA申报标准数据包以下ThesubmissiondatapackagetoFDAusuallyincludethefollowingSDTMdatasetsinSAStransportformat xpt SDTMannotatedCRFsDefine xmlforSDTMADaM in xpt Define xmlforADaMReviewguide审阅指导 申报数据进入FDA的流程FlowforSubmissionDatawithinFDA JanusSystem 审办方Sponsor SDTM ADaM 统计评审员FDAStatisticalReviewer 医学评审员FDAMedicalReviewer 电子申报接口ElectronicSubmissionGateway ESG 常用创建SDTM和ADaM流程CommonlyUsedProcedureforCreatingSDTMandADaM 几乎是通过SAS在数据库外的后期制作CreatedviaSAS 转换为SDTM和ADaM存在的问题IssuesinMappingSDTMandADaMfromRaw 目前的SDTM转换是单向的 没法溯源Itisanone waymapping i e Raw SDTM withouttraceability E g agewascalculatedvariable FromthemappedSDTM itdidn ttellhowagewascalculated太多的数据库外的手工程序 非常容易出错 Toomuchoutsidedatabaseprogramming easytomakemistakesintheconversionprocesses增加了大量的质控和验证工作IncreasedalotofvalidationandQCwork不能保证申报数据的质量和溯源性Lackofinsuranceofqualityandtraceabilityforsubmitteddatapackage没有有用的软件或工具NopowerfultoolsforautomaticSDTMmapping 理想的步骤TheShould beProcedure 无系统外转换Nooutside systemmapping目前还没有这样的系统Nosystemavailableyet Shouldbexmlformat notSAS SASdatasetsaretwodimensional i e itis flat Xmlismulti dimensional i e itisstereoFDAisthinkingtorequestforxmlformatinthefuture 部分的解决方案PartialSolutions 对一个新study 数据标准化应从数据库的设计开始Fornewstudy datastandardizationcanbestartedwiththedatabasedesign利用CDASH的标准表建库UseCDASHstandardforms用SDTM给变量命名和标识 但不是所有的变量都能这样做UseSDTMtonameandlabelvariables notallvariablescanbedirectlynamedinSDTM e g datefield用SDTM域来分类GroupdatausingSDTMdomain即使这样 一个完全的SDTM标准库也会面临挑战EvenyousetupdatabaseinCDASH itisstillnotpossibletohavea100 SDTMdatabase However itisaSDTM likedatabase对以前的历史遗留研究 用SAS转换仍然是唯一的办法Forlegacystudies mappingthroughSASisstilltheonlyway CDISC总结Summary CDISC是用于数据申报的一个趋势CDISCstandardisthecurrenttrendforregulatorysubmission数据标准化对申办方和FDA都非常重要和关键ItisveryimportantandcriticalforbothsponsorsandFDAtohaveaqualityandefficientregulatoryreview但是 我们还面临很多挑战However therearealotofchallengesin对CDISC指导原则的理解understandingtheCDISCguidance如何具体实施Implementingthemodules需要研发有效的可直接转换和溯源的软件或工具DevelopingsomepowerfultoolsorsoftwarefordirectmappingfromODMtoSDTMandbeingabletotracebackthesource 如何保证电子数据的有效和安全 Ensuressecurityanddataadministrationareeffectivelymanaged 21CFRPart11是什么 21CFRPart11