有人将Source data verification/原始数据核查理解为:比对病人的原始资料,确保CRF中的数据和原始资料一致。这个定义容易产生误导,其实这只是最初极的一层。这种误解不在少数,也是导致CRA工作沦为二流的一个重要原因(因为这是一个中学生都可以做的事情,不需要医科大学的大学生来做)。SDV的真正功力体现在第二层:数据的逻辑核查,这个工作是需要坚实医药学知识的。
如果你看到一个CRA甲在做SDV时很认真地从第一页翻到最后一页,另一个CRA乙则胡乱翻,有时第一页,突然跳到随后一页。你觉得哪一个更专业?我告诉你是后者更专业。因为SDV的本质其实是逻辑核查。
什么是逻辑核查,这个必须举例子。
先来个入门级别的。今年是2010年,如果CRF表上记录病人甲是20岁,但是出生日期是1950年,那么这是一个逻辑矛盾。如果第一次访试(Visit 1)时病人记录体重80公斤,一个月后随访体重变成了70公斤。一个月消瘦了20斤!药物不良反应?记录错误?这也是一个逻辑矛盾。
再来一个稍微专业一点的。CRF记录病史部分提示病人没有高血压,但是后面的伴随用药里却有“氯沙坦”这个降压药记录,这就是一个逻辑矛盾。
解释一下:几乎每个实验都包括以上几个要素:实验室检查、疾病诊断、病史、治疗和入选/排出标准。而这几个基本要素之间有着很强的逻辑联系。
看到实验室检查,特别是异常的化验值,如空腹血糖11.7mmol/L 。一个犀利的CRA看到这个异常的化验值,应该立即联想到下面几个疑问:
病人有没有糖尿病?察看病史记录。如果有糖尿病是否违反了入选/派出标准?查看入选/排除标准。
病人有没有服用降糖药物或者使用胰岛素?察看伴随用药记录。如果有使用这些药物是否又违反了入选/排除标准,再次核对入/排标准。
当然,这种逻辑思维是双向的,我们也可以从伴随用药出发,联想到伴随疾病和化验单。
注册临床特别是II、III期试验通常有严格的入/排标准,对于病人伴随用药、伴随疾病和身体状态、实验室指标等等做出了严格的限制。而病人的病情往往错综复杂,用药也很多种,那么理顺这其中的逻辑,就不难监查出数据质量问题。细心的人不难发现,其实这个逻辑思维同样适用于医生,医生在诊断病人病情、给病人下处方时不也是这种思维吗?因此作为研究者同样需要这种逻辑思维,这样才能够保证自己的记录严谨科学。
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