CDISC编码标准和21CFR Part11在医学研究系统中的应用课件

ZhouHong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

PathwayfromCompoundtoNewDrugR&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)EverystepgeneratesdataEverystepneedsdatamanagementProcess(流程)药物上市后的研究

Post-marketingclinicalreserachEverystepgeneratesdataEverystepneedsdatamanagement新药研究和上市后研究的区别

pre&postmarketingresearchEverystepgeneratesdataEverystepneedsdatamanagement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SamplecollectionEverystepgeneratesdataEverystepneedsdatamanagement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Dataexchange

eg:STSEACTS临床数据的应用流程

OperationalProcessforClinicalDataEDC电子病历EMR源数据SourceDataRemotebackup统计师Statistics心电图ECG实验室Labs研究者InvestigatorDatabaseEDC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-formofdataentryscreenEDCRemotebackupDatabaseEDCEDC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,therewasnowayforFDAtoevaluatedrugapplicationscrossdifferentsponsorsEDCRemotebackupDatabaseEDC样本数据示例

SampleGrace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

OnlystandardizeddataareexchangeableCDISC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ClinicalDataAcquisitionStandardsHarmonizationforCRFstandardsSDTM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）SubjectCMEXEGIELBPEAEDSSDTMDomains（SDTM域）(datasetstructures)Thepatient/subjectfocusedinformationmodeloftheclinical‘reality’(generalclassesofobservationsonsubjects:interventions,findings,events).ThismodelhasbeendevelopedbyCDISC/SDSteam.Interventions干预Events事件ConMedsExposureAEMedHistDispositionFindings结果ECGPhysExamLabsVitalsDemogOther其他SubjChar*SubstanceUseInclExcl*RELATESSUPPQUALStudySumStudyDesignQS*,MB*CommentsCP*,DV*CDISCSDTM域

Domains

CDISCSDTM域注解

Domainscomments

分类解释EX试验用药记录CM伴随用药记录和其它物理治疗SU物质使用（烟、酒、咖啡等）干预Interventions事件EventsAE不良反应事件DS试验完成、中止、脱落报告MH病史（试验药物相关疾病病史及其它病史）结果Findings分类解释EG心电图IE入选、排除标准LB实验室检查QS调查问卷（HAMILTONDEPRESSIONSCLAE,SF36,ADAS.）PE体格检查SC个体特征（比如患者姓名、眼睛颜色、生育状态、过敏状态）VS生命体征注：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OtherDM受试者人口学资料CO非异常描述、其它注释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CDISC

CDERadoptedCDISCSDTM7/04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

ItcouldbeanofficialrequirementofCDISCstandardbyFDAin2-3yearsFDA申报标准数据包

SubmissionDataPackageFDA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

FlowforSubmissionDatawithinFDAJanusSystem审办方SponsorSDTMADaM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.RawSDTM)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NosystemavailableyetShouldbexmlformat,notSASSASdatasetsaretwodimensional,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,mappingthroughSASisstilltheonlywayCDISC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?

Ensuressecurityanddataadministrationareeffectivelymanaged21CFRPart11是什么?21CFRPart11是联邦法规21章第11款主要规定内容涉及电子记录和电子签名

食品、医药制造行业多遵照此标准，此法规确保了电子数据的有效性和可靠性

遵照此标准而保留的数据才可以作为通过检验或者今后追溯的有效数据来源现在很多大型自动化控制系统已经符合此标准规定21CFRPart11的重点

Keyponits

我们DAP在做什么?

Whatwearedoinginthisfield？DAP