中医临床试验病例报告表中的数据记录缺陷分析

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1、中医临床试验病例报告表中的数据记录缺陷分析关键词：临床试验；病例报告表；数据缺陷DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2013.02.002中图分类号：R2-03文献标识码：A文章编号：1005-5304(2013)02-0004-02病例报告表(CRF)是指按试验方案所规定设计，用以记录每一名受试者在试验过程中数据的表格文件。目前，在国内开展的临床试验中，CRF是最常采用的数据采集T具，也是临床试验统计分析获得研究结果的最主要的数据來源。对CRF的数据审核是临床试验数据质量控制中的重要工作。临床试验数据质量的深入研究对于指

2、导临床试验质量管理、数据管理和监查工作具冇重要意义。本研究回顾性地整理了“十一五”期间笔者参与的8项中医临床试验CRF数据采集和记录情况，对其中的数据质量缺陷及其分布规律进行了初步的探索。现介绍如下。1对象与方法1.1研究对象本研究回顾性审核了8个临床试验的全部已填写完成的CRF表格。其临床试验均为随机、对照临床试验，其中2个采用双盲设计，其余均采用非盲法设计。参与临床试验数据釆集、CRF填写的研究者涉及19个省、自治区、直辖市的31家医院。1.2研究方法1.2.1审核内容CRF数据采集和记录情况审核采用统一的《CRF数据采集和记录情况审核表》

3、。基于研究人员在监查中的CRF数据审核经验和文献报道，审核表将CRF屮可能出现的数据缺陷归纳为临床判断、访视时点、数据缺失、填写规范4个大类，在每个类别下设相关的审核条目，共12个条目。详见表1。1.2.2病例报告表审核CRF审核的任务由经过监查培训、具有实际监查经验的监查员承担。为统一CRF审核标准，我们制定了书面的标准操作流程（SOP）,并对审核人员进行充分的培训，审核人员依据统一的《CRF数据釆集和记录情况审核表》，回顾性地审核相关临床试验已完成的每一份CRFo每份审核表对应一份CRF,在审核表上记录CRF的基本信息、审核中发现的缺陷种类

4、、数量和缺陷所在的页面。SOP主要涉及对CRF山核表格中具体内容的把握。针对临床判断类和访视时点类审核内容，以临床试验的方案为唯一参考依据。在数据缺失类缺陷中，临床试验核心数据定义为“与入组标准判断、疗效评价和安全性评价有关的数据”，包扌舌相关的实验室检查、功能检查、中西医量表评分以及不良事件数据。对访视缺失的认定除外受试者退出研究后不再进行的访视，仅包括受试者在参与试验过程中未进行的访视。对数据填写潦草难辨认的情况，当全部CRF审核人员对该数据均无法辨认，方认定为不符合数据填写清晰可辨的耍求。数据的规范修改参考国家食品药品监督管理局2003年

5、发布《药物临床试验质量管理规范》第48条的要求。1.2.3数据录入和统计分析根据《CRF数据采集和记录情况审核表》,使用Epidata3.0软件制作针対本研究的专用数据库，为每一信息条目的取值范围设定逻辑校验程序，以保证数据录入准确。使用SPSS17.0统计软件完成数据的统计分析。2结果木研究最终审核了8个临床试验的全部2855份CRF表格。数据缺陷详见表2O临床判断类缺陷中，出现最多的为疾病及并发症诊断不符合诊断标准，出现频率为39.1%；不符合入组标准或符合排除（剔除）标准的情况出现频率为8.3%o访视时点类缺陷中的2个项目发生频率相当，访

6、视窗破坏和检查超窗发生率分别为37.1%和38.5%o数据缺失类缺陷发生频率较高，其中核心数据缺失的情况在79.6%的CRF中出现，非核心数据缺失的发生率也达到了47.6%。整个访视缺失的情况较少，出现频率为3.8%0记录规范类缺陷以数据修改不规范为主要表现，约在32.0%的CRF中出现。少量CRF出现了数据填写难以辨认的情况，约占2.6%o全部缺陷中出现频率最高的5种CRF数据缺陷为：核心数据缺失79.6%,非核心数据缺失47.6%,疾病及并发症诊断不符合诊断标准39.1%,实验室及辅助检查超窗38.5%,访视窗破坏37.1%。3讨论数据是临

7、床研究进行逻辑分析、获得结果进而做出科学结论的基础。高质量的研究数据，是临床研究能获得可靠而有公信力的科学结论的重要支持。近年来，中医临床研究质量管理已成为行业普遍关注的问题[1],而数据质量管理是其中的核心内容,应给与充分重视。从本研究的结果看来，H前中医临床试验CRF数据质量问题主要源于数据缺失和访视超窗。在临床试验屮，受试者可以在任何阶段要求退出试验，研究者也需要根据受试者的具体情况决定其中途停止继续参与试验，因此，不可能要求临床试验数据的绝对完整。本研究没有将受试者退出导致的数据无法获得计入，但数据缺失仍然在CRF中有较高的发生率。由于

8、笼统地将入组判断、疗效评价和安全性评价的数据缺失计为核心数据缺失，此项缺陷发生频率约高达80%0根据数据采集人员的监查经验，其中主要为安全性数据的缺失