基于电子化数据采集和管理的临床研究质量控制的探讨

目的探讨基于电子化数据采集和管理的临床研究质量控制。方法分析影响临床研究质量的研究过程中的不确定因素,然后针对临床研究中的不确定因素、安全风险,探讨通过电子化的数据采集和管理进行质量控制的方法,如逻辑核查、源数据核查、数据汇总统计分析、关键变量的质量检查与评估等。结果电子化数据采集和管理系统的应用对于临床研究的质量具有极大地促进作用。但是,在应用中存在数据录入滞后导致的质量控制手段无法及时实施、价格昂贵等问题。结论有必要建立临床研究质量监控和反馈机制,利用采集的数据及其相关信息实现对临床研究及时有效的监督和管理。

中医临床研究中电子化数据采集过程的质量控制探讨

目的探讨基于电子化数据采集的临床研究质量控制。方法根据中医临床研究项目的需求,运用SQL数据库技术建立临床研究电子化数据采集系统,使用该系统将患者随访资料录入数据库;在数据库设计、测试、实施过程中,分析电子化数据采集对于临床研究质量的影响,探讨通过电子化的数据采集系统的合理设计进行数据质量控制的方法,如逻辑核查、数据有效性检查、数据自动计算、关键指标的质量检查等。结果电子化数据采集系统的应用对于提高临床研究的数据质量具有极大的促进作用。结论有必要建立临床研究电子化数据采集系统,提高中医临床研究的数据质量。

临床电子数据采集系统的设计

目的:提出构建灵活可靠、简单易用的标准化临床电子数据采集系统设计方案,同时满足门诊和住院的临床电子数据采集需要。方法:在分析医院目前临床资料电子化采集过程中所存在的问题的基础上,结合医学科研数据的分析要求与现有医院信息化系统的数据特点,进行系统方案设计。结果:标准化临床电子数据采集系统能获得符合统计学分析要求的医学科研数据。结论:标准化临床电子数据采集系统对于解决如何利用好临床电子数据切实为医疗、管理服务的问题,以及实现临床资料的标准化、规范化、个性化管理等均具有积极的意义。

电子化临床试验的发展及未来

随着电子数据采集技术的成熟和应用,电子化临床试验已成为当前医药研发领域革新的关键。电子化临床试验的全面实现,不仅提高了临床研究速度和研究质量,也节约了研发时间和费用成本,比以往传统的纸质临床试验更快、更准确、更灵活、更有效率。本文分3个层面对电子化临床试验展开论述,介绍早期电子化临床试验的背景及其雏形,总结当前电子化临床试验的发展情况,并概括目前各种电子化系统的应用及其特色,期望能为临床试验相关人员提供参考。

电子化临床试验中的新技术

随着电子化数据采集技术的普遍应用,临床试验电子化趋势日益明显,从试验设计到实施的各个环节正经历一场全新变革。本文概览了上述环节过程中的热门技术与方法,包括交互式响应技术、便携式电子设备、电子化文档管理和项目申报、可视化数据管理、自动化数据处理、基于风险的临床监查、物联网技术与智能标签、云技术及云服务、模型化模拟化技术以及适应性试验设计,并分别介绍了其在临床试验中的应用概况,以期对国内电子化临床试验技术方法的成熟与未来发展提供新视角和帮助。

高速公路项目智能机电设备运维管理系统研究

随着高速公路的快速发展,高速公路智能机电设备的数量和种类不断增加,运维管理要求也越来越高。基于此,以高速公路智能机电设备运维管理系统为研究对象,分别介绍了系统的研究背景、解决方案、系统框架、主要功能及系统实施与使用注意事项,通过构建高速公路智能机电设备运维管理平台,实现对高速公路机电设施的实时监测、分析和管理,提高设备养护效率。旨在为高速公路智能机电设备运维管理提供新的思路。

不忘来时路 照亮五经普——第七次全国人口普查经验总结反思

第七次全国人口普查是在我国进入新时代开展的一次重大国情国力调查,是疫情常态化背景下开展的一项系统的社会调查。本人有幸全程参与了此次普查,对综合试点、程序测试、正式普查、比对复查、数据发布以及开发利用等各环节感触颇深。随着普查已暂告一段路,“人口负增长”“低出生率”等话题的热度慢慢退却,总结在此次普查过程中的一些经验,客观冷静反思普查中综合试点、“两员”选聘与培训、摸底与正式调查、行职业编码、大数据比对复查等各项环节的挑战与创新,以期对后续的大型普查提供有益的借鉴和参考。

七普数据质量与中国人口新“变化”

第七次全国人口普查漏报率达到历史最低水平,是一次高质量的普查。七普质量的提高既得益于中国政府巨大的社会组织和动员能力,也与此次普查采用电子化方式采集数据、增设普查对象互联网自主填报通道、加强多部门行政记录数据比对、增加身份证号码采集等新措施密切相关。七普数据体现了中国人口的新"变化",有助于形成对中国人口客观事实的新认识,即当前中国人口呈现出"总量增多、两头上翘、中间塌陷"的状况。

临床数据管理的图形化检视方法

临床试验数据量巨大,数据清理需要多种手段相结合,其中可视化技术是国际最新发展趋势。本文重点针对临床数据管理过程中不同阶段和不同类型数据,概述了8种可视化图形,涵盖试验的全过程,形成一个应用路径,显示数据之间的关联和趋势,直观理解数据信息,快速发现异常数据,使数据管理过程变得轻松生动,提高了数据质量和试验效率。