El proceso de gestión de datos de investigación médica.
1. Etapa de inicio y planificación: en esta etapa, es necesario revisar cuidadosamente el plan de investigación, el método de recopilación de datos, las posibles deficiencias y los detalles de la gestión de datos. a los que se debe prestar atención, se evalúan objetivamente y se hacen sugerencias de mejora. Es necesario determinar el modelo operativo principal de gestión de datos experimentales, incluido si el trabajo de gestión de datos será completado por el propio equipo de gestión de datos del solicitante o se subcontratará a un proveedor.
2. Etapa de recopilación de datos: el proceso de recopilación de datos de la investigación clínica debe determinarse en función del trabajo clínico existente o de la secuencia temporal y los hábitos de las visitas de los pacientes, y la información correspondiente debe recopilarse en diferentes momentos durante el paciente. visitas. Cabe señalar que la formulación de las preguntas del CRF debe ser fácil de entender y sin ambigüedades, y la formulación de los elementos de las preguntas debe ser integral y concisa.
3. Etapa de verificación de datos y monitoreo de calidad: durante la operación del proyecto, los administradores de datos deben revisar los datos de investigación clínica recopilados de manera oportuna, emitir consultas de acuerdo con las regulaciones del proyecto y cooperar con el centro de investigación para resolver. consultas de datos de manera oportuna.
4. Fase de Codificación Médica: La codificación médica comienza cuando se reciben los datos del ensayo clínico. Cuando sea necesario reasignar, el trabajo relevante debe completarse de manera oportuna. Los problemas relacionados con la codificación médica, la confirmación de las opciones de codificación finales durante la comunicación, la reasignación después de las actualizaciones del diccionario y otras soluciones relacionadas deben documentarse de manera oportuna.
5. Etapa de verificación de la coherencia de los datos externos: verifique la coherencia de los datos externos con la información recopilada en la base de datos, como la información básica del tema, la información de la entrevista, la fecha y hora del muestreo, el número de muestra, etc. y garantizar que esta información sea totalmente coherente con la misma información recopilada en la tabla Formato de informe común.
Haga clic para ingresar una descripción de la imagen.
Métodos para evitar fugas de datos:
1. Utilice tecnologías y herramientas confiables: las empresas deben utilizar tecnologías de cifrado maduras, firewalls, sistemas de detección de intrusiones y otras tecnologías y herramientas para proteger la seguridad de los datos. Al mismo tiempo, las tecnologías y herramientas deben revisarse y actualizarse periódicamente para garantizar que siempre reflejen el panorama de seguridad y las necesidades de protección actuales.
1. Fortalecer la capacitación de los empleados sobre concientización sobre la seguridad: las empresas deben fortalecer la capacitación de los empleados sobre la concientización sobre la seguridad y mejorar la atención de los empleados a la seguridad de los datos y la concientización sobre la seguridad. Al mismo tiempo, los empleados deben ser capacitados y evaluados periódicamente para garantizar que siempre puedan dominar los conocimientos y habilidades de seguridad actuales.
3. Establecer un mecanismo de emergencia para incidentes de seguridad: las empresas deben establecer un mecanismo de emergencia para incidentes de seguridad completo para detectar, procesar y recuperar rápidamente los incidentes de seguridad y reducir el riesgo de fuga de datos. Al mismo tiempo, el mecanismo de respuesta a incidentes de seguridad debe revisarse y actualizarse periódicamente para garantizar que siempre refleje la situación de seguridad y las necesidades de protección actuales.