多中心临床数据采集系统REDCap系统应用及架设

大数据采集方法一直是令医学工作者头疼的事情,而REDCap系统的诞生,以其良好的兼容性、便捷性得以在多中心临床数据采集中发挥重大作用。REDCap系统是一款安全的基于PHP和My SQL的强大网络应用程序。本文将介绍REDCap系统应用于众多临床实践,以及如何搭建,旨在为多中心临床研究提供一种便捷统一的数据采集方法。

REDCap实现多中心研究数据管理的方法

根据统计学的相关理论,好的临床研究需要较大的样本量支持,而单中心研究往往难以满足此要求,因此,多中心设计已成为当代临床研究的趋势。多中心研究中各中心在试验时产生大量数据,好的数据管理是多中心研究取得成功的关键环节之一。基于网络的电子数据采集系统REDCap为多中心研究数据管理提供了便利。本文主要介绍REDCap实现多中心研究数据管理的方法。

如何使用Dryad数据库实现医学数据共享

Dryad是一个由非营利机构管理的储存医学、生物学、生态学数据的开放数据库。Dryad与众多主流期刊合作,鼓励作者在文章出版的同时将数据发布至Dryad数据平台进行存储,研究者均可以免费下载使用Dryad数据。本文详细介绍了如何通过Dryad数据库下载数据和发布数据,旨在促进医学数据流通,为医学科研工作者提供方便获取的高质量数据资源。

临床实践指南制订方法——证据向推荐意见转化

决策的制订过程应清晰而透明,以确保所有的重要因素得到考虑。证据仅是推荐意见制定的决定因素之一,除此之外干预风险、经济成本、卫生服务水平或能力、患者意愿等均是考虑因素。目前尚无一致的方法学,但众多手册提供了可参考的工具,指南制订者可以根据特定指南的实际情况,有选择性的参考引用。

如何安全实现REDCap系统的数据录入、存储

本文介绍了REDCap系统在多中心临床研究中的应用,从REDCap系统数据录入、存储角度,阐述加强系统应用于web过程中数据安全的必要性,实践保护数据库和存储过程安全性的预防措施,旨在提供一种增强多中心临床研究数据库及存储过程安全性的方法。

REDCap系统开放API安全性的研究与实践

REDCap系统能够通过调用API(应用程序编程接口)的方式兼容第三方应用,用户通过平台入口访问服务器内部数据,从而完成跨越多个行业领域的数字业务整合。本文介绍了基于REDCap系统建立的多中心临床研究,阐述API接口模块安全的重要性及其质量控制方法,目的使临床研究人员了解API在项目实践过程中的方便易用,同时由于API的开放将对项目管理者基于数据库安全性提出更高的技术要求,因此本文尝试提供一种程式化保证系统安全的方法。

如何利用REDCap实现重复测量数据的录入及管理

临床研究中常需要在不同的时间点重复测量某一指标,对于重复测量数据,合理的进行时间点和数据采集的管理能够提高此类研究的效率。基于网络的电子数据采集系统REDCap在实现此类数据的录入时可进行特定的设置以提高数据录入的准确性,本研究主要介绍REDCap实现重复测量数据录入的操作方法。

REDCap系统通过API接口模块实现R语言程序应用

REDCap系统应用过程中,调用API(application programming interface,应用程序编程接口)能够快速与R语言程序构建临床研究项目,节省大量科研时间。本文通过大量建立在REDCap系统基础上的多中心临床研究实例,阐述其API接口模块与R语言程序的交互过程,目的使临床研究人员灵活掌握该方法,繁杂的研究过程将变的简单易行、数据迁移和科研统计也将更加安全方便。

临床项目中如何使用REDCap系统自动实现质量控制

建立多中心临床队列研究是有效控制和预防慢性病的初始步骤,做好质量控制是成功建立队列研究的第一步,本文通过REDcap系统建立多中心慢性病自然人队列,从科研人员操作培训入手,通过在线数据反馈临床研究的质控结果,截至2018年4月30日,慢性病自然人队列参与随访的依从性为50.78%,成功建立自然人动态队列共4863例,通过REDcap系统实现临床研究项目的网络化质量控制,软件自动实现的质控便捷有效,节省科研人员工作量的同时,能够增加队列研究参与依从性,应在队列研究中普遍使用。

利用REDCap系统数据在线设计器实现变量自动计算

面对多中心临床研究采集的海量问卷数据,计算会花费科研人员大量时间,本文从REDCap系统实际应用角度,详细阐述利用系统内置的数据在线设计器实现问卷数据自动计算,旨在提供一种提高多中心临床研究人员工作效率、减轻工作压力的方法。

如何利用REDCap数据采集系统实现病例报告表的设计

临床试验需要设计病例报告表(Case Report Form,CRF),其目的是保证病例数据记录真实、规范、完整,以提高临床试验的质量。当下CRF表趋向于在线设计,REDCap(Research Electronic Data Capture)系统是一个成熟、安全的在线临床研究和试验数据库网络应用程序系统,在设计CRF表方面具有很多优势。本文主要介绍用REDCap数据采集系统设计CRF表的具体操作方法和注意事项。

系统评价与Meta分析的类型及制作步骤

系统评价与Meta分析有多种类型,各种类型的制作步骤是大体相同的。掌握好各个类型特点是选择最佳类型的前提。本文对Meta分析的方法学及系统评价与Meta分析的制作步骤进行了介绍,并介绍了不同的分型。同时介绍了间接比较Meta分析、网状Meta分析、序贯Meta分析、剂量-反应Meta分析、Meta整合、动物实验系统评价,以及Cochrane系统评价、JBI系统评价、Campbell系统评价和CEE系统评价。

临床实践指南制定方法——证据分级与推荐强度

科学的证据分级与推荐强度对指南的制定、实施具有重要意义。证据分级与推荐强度在过去的三十多年里经历了一个不断探索与发展的过程。目前国际上尚无统一标准,全球各指南制定机构所推荐的标准也不尽相同。本文系统回顾了证据分级与推荐强度的演进过程,并通过查阅全球三十余部指南制定手册,对其证据分级和推荐强度的分级情况、具体内涵、更新状态等进行归纳、总结,从而为指南制定工作者提供方法学参考。

临床实践指南制定方法——国内外临床实践指南制定手册概要

目的深入分析、评价全球指南手册,根据指南制定的若干个方法学要点进行汇总,旨在为我国指南制定者进行指南构建与传播提供方法学依据及借鉴。方法检索各大指南数据库、知名学会或机构网站,并补充检索4个期刊数据库。对获得指南手册按来源、年代、版本、手册目的、指南分类、指南定义、指南制定流程等进行分析。结果共纳入指南36部,其中2部来自中国,8部指南由国家卫生部或国家级医学研究或评价中心发布。循证的制定临床实践指南已经成为趋势。部分指南手册内容丰富,提供大量表单工具可操作性强。结论各个指南手册所描述指南制定过程基本相似,又各有特色及所长,之后系列文章会从指南问题构建、证据获得和评价、推荐意见产生等方面分别进行系统综述。

SEER数据库的申请及数据提取方法与流程

肿瘤一直是严重威胁人类生命和社会发展的重大疾病之一,受到医学界长期且广泛的重视。SEER数据库是美国国立癌症研究所于1973建立的北美最具代表性的大型肿瘤数据库之一,收集了美国部分州县肿瘤患者的发病率、患病率、死亡率及其它相关数据,为广大的利益相关者提供了宝贵的肿瘤疾病相关的资料。该数据库是一个开放的状态,感兴趣的研究者可以申请其中的数据进行相关研究,本文旨在对该数据库的申请方式以及肿瘤数据的提取方法进行介绍。

临床实践指南制定方法——指南的注册与计划书设计与撰写

为确保指南项目的顺利开展有必要详细制定指南计划书并遵照执行。指南计划书内容常包括指南制定的目的、意义、用户、目标人群、指南制定组成员、指南制定方法学等内容。指南注册是规范指南制定的有效策略,通过指南注册可以增加制定的透明性、避免重复、提高指南的公信度、促进指南的传播与实施。

REDCap系统中文版的设置与实现

REDCap系统是目前世界范围内临床研究应用最广泛的软件,能够支持多种语言版本,用户翻译REDCap系统系统语言包,通过系统自带的PHP(超级文本预处理语言Hypertext Preprocessor)页面与目前版本进行整合生成用户母语版本,从而完成语言版本转换便捷的支持临床研究。本文介绍了基于REDCap系统建立的多中心临床研究,阐述PHP设计软件语言翻译原理实现REDCap系统中文版,使临床研究人员高效应用系统,同时通过阅读本文系统管理员也能学习到如何自行翻译和切换REDCap系统的中文版本。

如何利用REDCap实现临床试验的随机化操作

随机化是一种偶然(而不是选择)将参与者/受试者分配到特定组的过程,是临床试验应遵循的基本原则之一。随机对照试验是评价干预措施疗效的金标准,其实施往往需要随机分组。REDCap系统中,也置入了随机化模块,有利于随机对照研究的数据管理的规范化。本研究主要介绍REDCap实现随机化的具体操作。

系统评价与Meta分析的内涵及价值

系统评价与Meta分析今天已经成为广大研究者耳熟能详的术语,并成为相关领域研究者需要掌握的方法,然而对其内涵及价值的正确理解程度并不容乐观。本文从系统评价与Meta分析的发展、定义、两者的关系、价值及其与循证医学的关系这几个方面进行介绍,以期为读者正确理解及有效使用提供参考。

基于临床科研一体化技术的临床研究

如何充分利用我国丰富的临床医疗资源,克服临床数据整合的技术壁垒,更好地利用诊疗数据,将其转化为临床研究资源,并为患者提供长期的随访跟踪和个性化的诊疗服务,已成为现阶段临床研究的重要课题。而结合创新的大数据研究方法与技术是推进临床医学研究的关键,也就是充分运用和整合真实世界研究方法与临床科研一体化技术。本文介绍了临床科研一体化的产生背景,临床科研一体化系统应具备的特点,在大数据思维下如何看待真实世界研究,以及结合实例对临床科研一体化的应用策略进行了介绍。