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1Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
DIU FARC TEC 2011
Data Management
Daniel BOICHUT17 janvier 20110
DIU FARC TEC 2011
2Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
DIU FARC TEC 2011
Plan du cours
• Les différentes étapes de l’essai clinique
• Le Data Management dans les essais cliniques
• Le métier de Data Manager
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Les différentes étapes de l’essai clinique
Protocole CRFAFSAPPSCCPPRB
Réunioninvestigateur
Visites de mise en place
Visites de présélection
Préparation et mise en place de l’essai
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4Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Les différentes étapes de l’essai clinique
Premier patient dans l’essai
Dernier patient sorti d’essai
Sélection + traitement + suivi
Déroulement de l’essai
Visites de monitoring de suivi
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5Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Les différentes étapes de l’essai clinique
Clean upDes CRFs Gel de la base
Analysestatistique
Rapport statistico-clinique
Fin de l’essai
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6Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Le Data Management dans les essais cliniques
Data Management
Investigateurs
Monitoring
Rapport clinique
Statisticiens
Pharmacovigilance
CodingMedical Writing
IVRS Randomisation
Promoteur
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Le métier de Data Manager
• Conception du CRF• Création de la base de données• Gestion de la saisie des données• Vérification / Validation• Codification• Consolidation des bases• Production de rapports, listings, profil patient• Blind review• Gel de base
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CRF
• Case Report Form (cahier d’observation)
• Créé à partir du protocole
• Investigateurs formés au remplissage
• ARC chargé de vérifier les données et de transmettre les CRF au DM.
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Création de la base de données
• A partir du CRF annoté : définition des tables et des variables
• Création des tables et des variables• Création des écrans de saisie : recréer sur le SGBD les
pages du CRF• Rédaction du guide de saisie• Tests de la base et des écrans de saisie• Différents SGBD : procédures spécifiques
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Plan de validation des données
• Le plan de validation est élaboré avec toutes les équipes intervenant sur le projet (monitoring, data, stat)
• Le plan de validation consigne tous les contrôles d’existence, de cohérences et d’adhérence au protocole
• Les contrôles seront de niveaux différents qu’il s’agisse d’une étude demandée par le marketing ou d’une étude faisant partie d’un dossier d’enregistrement
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Plan de validation des données
• Contrôles intra-panel– Contrôles effectués sur des données d’une même table.
Ex: question Oui/Non - Si oui, veuillez préciser
• Contrôles inter-panel– Contrôles effectués sur des données présentes dans
différentes tables. Ex: Date d’un examen biologique par rapport à une Date de Visite
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Mise en production de la BDD
• Programmation des contrôles de cohérences (Edit Checks)
• Test des programmes avec des CRFs tests
• Mise en production de la base
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Saisie des données
• Réception des CRFs transmis par les ARC• Tracking des CRFs et des pages reçues• Saisie des données
– Simple– Double
• Indépendante• Interactive
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Comparaison de la double saisie
• Édition du listing des différences entre la saisie 1 et la saisie 2
• Corrections dans la base de données• Toute modification de données dans la base doit être
documentée– Audit trail du SGDB– Documentation papier des corrections
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Validation des données
• Lancer les programmes de contrôles de cohérences• Vérification des incohérences par rapport au CRF
(données manquantes, erreur dans la double saisie, commentaire de l’investigateur…)
• Edition des DCFs (Data Clarification Form) (Query, DRF…)
• Envoi des DCFs aux ARCs• Intégration des DCFs résolues dans la base de données
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16Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Validation des données
• Les réponses aux requêtes doivent être claires, paraphées et datées par l’investigateur
• Ces réponses feront l’objet de corrections dans la base de données
• La correction apportée à la base de données entraînera une nouvelle exécution des programmes de validation
• Les corrections apportées à la base de données seront auditées
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Validation des données
• Éventuellement et en accord avec le sponsor, certaines corrections seront corrigées par le data management sans retour immédiat vers l’investigateur : self evident correction (SEC)
• DM fourni les états d’avancement :– Nombre de CRF reçus– Nombre de visites, de pages– Listing de DCF envoyées, en attente– Nombre de DCF envoyées, résolues
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Codification des termes médicaux
• Traduction des termes reportés dans le CRF en terme de référence
• Association du terme de référence à un système organe
• Uniformiser les termes de l’investigateur, permettre l’analyse statistique, mettre en évidence des effets
• Codification effectué par un médecin codeur, à l’aide de différents dictionnaires : MedDRA, WHODRUG,WHOART, ICD9
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Codification des termes médicaux
• Antécédents médicaux: Événement terminé avant le début de l’étude
• Maladies associées : Événement commencé avant le début de l’étude et toujours en cours
• Effets intercurrents : Tout événement apparu au cours de l’étude
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Consolidation des bases
• Intégration des données externes :– Données de laboratoire– Données de randomisation
• Réconciliation des données :– Par rapport aux dates des examens/prélèvement
reportées dans le CRF– Par rapport aux numéros de randomisation du sujet
reporté dans le CRF
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21Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Contrôle qualité
• Pour chaque lot de CRFs considéré:• vérification à 100% d’un pourcentage du total des
CRFs (par exemple 10%)• vérification à 100% des données saisies, pour le
critère principal et les critères de tolérance • si le niveau de qualité est inférieur au seuil
préalablement défini, on élargit l’échantillon et éventuellement la saisie sera refaite partiellement ou totalement
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22Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Export de la base de données
• La base de données doit être exportée au format SAS pour être utilisé par les Statisticiens.
• Programmation de l’export des tables – Différent selon le SGBD utilisé– Export des données– Export des formats, codes utilisés
• Programmation des listings de données individuelles
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23Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Blind Review
• Revue des données en aveugle : mise en commun de toutes les informations de l’essai
• Elle a lieu quand toutes les données de l’étude sont recueillies, saisies et validées
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24Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Blind Review
• Objectifs :– Revoir les conditions de réalisation de l’étude :
• Nombre de patients• Nombre de DCFs émises, reçues…• Éventuels amendements au protocole• Consignes de saisie et validation adoptées
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25Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Blind Review
• Objectifs :– Spécifier les déviations définies dans le protocole– Analyser les paramètres d’efficacité– Déterminer les populations d’analyse– Revoir le PAS
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26Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Blind Review
• Protagonistes :– Investigateur principal– Chef de projet / ingénieur d’étude– Data Managers– Statisticiens
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27Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Blind Review
• « Data Review Report » servira de base à la réunion de revue de données avant le gel des données et éventuellement la levée d’aveugle :• sortie d’essai• présentant un non respect des critères d’inclusion ou
d’exclusion• présentant un écart au protocole en cours d’essai• données restées incohérentes mais confirmées par
l’investigateur• données restées manquantes
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28Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Blind Review
• Ce rapport contiendra également des données statistiques:• nombres de DCFs par patient• délais entre les différents évènements de l’essai
• On trouvera également les documents de l’étude:• plan de validation• guide de saisie• …
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29Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Blind Review
• Déroulement :– Les principaux objectifs de la réunion sont revus
avec les listings comme support– Des requêtes peuvent être émises suite à la
réunion de revue des données :• Données incohérentes mal justifiées par
l’investigateur• Données incohérentes mises en évidence lors
de la réunion (tests non prévus dans le DVP)– Validation du PAS
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30Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Blind Review
• But:• s’assurer de la qualité des données• si l’essai est comparatif, déterminer les violations
mineures et majeures au protocole• définir les populations ITT et PP
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31Umanis – Département Santé/CRO11/04/23
Gel de Base
• Une base de données sera dite gelée:• lorsqu’elle sera considérée comme validée• lorsqu’elle ne sera plus qu’accessible en lecture
• Si une modification doit être faite ultérieurement, elle nécessitera le dégel de la base
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