Skip to end of metadata
Go to start of metadata

You are viewing an old version of this page. View the current version.

Compare with Current View Page History

« Previous Version 22 Next »

Lý thuyết 

Việc sử dụng các tiêu chuẩn ngày càng trở nên phổ biến trong quản lý dữ liệu lâm sàng. Tiêu chuẩn có thể làm giảm chi phí thiết lập cho một nghiên cứu, giảm các lỗi chuyển đổi và quan trọng nhất là tốc độ cách điều trị của thuốc ra thị trường. Chương này bàn về tầm quan trọng của các tiêu chuẩn trong nghiên cứu lâm sàng, lịch sử các tiêu chuẩn được sử dụng trong cung cấp chăm sóc sức khoẻ, một số tiêu chuẩn đã được sử dụng rộng rãi, và hướng tương lai cho các tiêu chuẩn trong nghiên cứu lâm sàng. Chương cũng cung cấp cho độc giả cái nhìn tổng quan về các tiêu chuẩn liên quan đến quản lý dữ liệu lâm sàng. Các link được cung cấp để biết thêm thông tin về mỗi tiêu chuẩn, bao gồm các tải về cho hầu hết các tiêu chuẩn.

Giới thiệu 

Trong bối cảnh quản lý dữ liệu lâm sàng (CDM), các tiêu chuẩn được sử dụng để tối ưu hóa thu thập, vận chuyển và lưu trữ dữ liệu, và đơn giản hóa việc nộp dữ liệu cho các cơ quan quản lý.

Mục đích và lợi ích của tiêu chuẩn hóa

Việc sử dụng các tiêu chuẩn trong nghiên cứu lâm sàng bao gồm việc sử dụng các  chuẩn hóa về Tên, mã, cấu trúc và định dạng cho dữ liệu ở các vị trí khác nhau,các nghiên cứu, và các tổ chức. Sử dụng cùng định dạng, tên và mã cho các nghiên cứu khác nhau có thể giảm đáng kể thời gian và tiền bạc cần thiết để nghiên cứu, đặc biệt trong trường hợp các nghiên cứu tương tự đã được tiến hành trong quá khứ. Các tiêu chuẩn cung cấp các lợi ích ngoài việc thiết lập nghiên cứu và cũng có thể giúp sắp xếp các tiến trình nghiên cứu, truyền dữ liệu, phân tích, và đệ trình quy định. Cuối cùng, các tiêu chuẩn tạo thuận lợi cho việc đưa điều trị hiệu quả cho bệnh nhân một cách kịp thời và hiệu quả về chi phí.

Mặc dù có nhiều tiêu chuẩn tồn tại cho các khái niệm tương tự nhau,nhưng mục tiêu cuối cùng là dành cho các nhà nghiên cứu ở khắp nơi sử dụng các tiêu chuẩn và quy ước đặt tên giống nhau cho nghiên cứu của họ. Mục tiêu này vẫn chưa được nhận ra, nhưng nghiên cứu lâm sàng ngành công nghiệp đang có xu hướng theo hướng đó. Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ(FDA) đã khuyến khích sử dụng mô hình bảng dữ liệu nghiên cứu(SDTM) để gửi dữ liệu và mặc dù việc sử dụng tiêu chuẩn này chưa được cho phép, nó có thể trở thành bắt buộc trong tương lai. Dữ liệu đệ trình trong định dạng chuẩn cho phép FDA và các cơ quan quản lý khác sử dụng ít nguồn lực hơn về việc xem xét dữ liệu nghiên cứu của họ.

Một lợi ích to lớn khác của tiêu chuẩn hóa là dữ liệu có thể dễ dàng hơn và chính xác hơn trong việc so sánh và kết hợp giữa các nghiên cứu khác nhau. Mặc dù Internet ban đầu được tạo ra để thúc đẩy chia sẻ dữ liệu nghiên cứu khoa học,nhưng việc chia sẻ dữ liệu thực tế đã phần nào bị hạn chế, phần lớn là do các nhà nghiên cứu lưu trữ dữ liệu ở các định dạng file khác nhau. Chuẩn hóa có thể có tiềm năng tăng cường chia sẻ dữ liệu, cũng như tính tương thích của dữ liệu được chia sẻ. Điều này tăng cường chia sẻ dữ liệu có thể cung cấp những lợi ích có ích cho khoa học và nhân loại.

Lịch sử phát triển các tổ chức tiêu chuẩn

International Organization for Standardization (ISO) một tổ chức quốc tế để tạo ra và duy trì các chuẩn quốc tế cho ngành công nghiệp (was created 1947)

International Conference on Harmonisation (ICH)

Hội nghị quốc tế về hài hoà sử dụng dược phẩm trên con người bắt đầu vào năm 1990 như là một nỗ lực để chuẩn hóa các yêu cầu về quy định dược phẩm ở Châu Âu, Nhật Bản,Và Mỹ. Mục tiêu cuối cùng của ICH là:
1) duy trì sự an toàn và chất lượng trong khi vẫn tăng hiệu quả trong việc sử dụng con người, động vật và nguồn tài nguyên,
và 2) giúp loại bỏ sự chậm trễ không cần thiết trong việc mang lại cách điều trị mới cho thị trường. Để đạt được những mục đích này, nhiều hướng dẫn đã được ICH phát hành. Nhiều trong số này đã có một tác động mạnh mẽ về phát triển các tiêu chuẩn, đặc biệt đối với các đệ trình quy định.Thông tin thêm về ICH có thể được tìm thấy tại http://www.ich.org

Health Level 7 (HL7)

Được thành lập vào năm 1987, HL7 là một tổ chức phát triển tiêu chuẩn phi lợi nhuận(SDO) ban đầu được tạo ra để quy định các tiêu chuẩn cho các hệ thống thông tin bệnh viện.Sứ mệnh của tổ chức là cung cấp "... các tiêu chuẩn về khả năng tương tác có thể cải thiện việc phân phối chăm sóc, tối ưu hóa luồng công việc, giảm sự mơ hồ và tăng cường chuyển giao tri thức giữa tất cả các bên liên quan, bao gồm người cung cấp chăm sóc sức khoẻ , các cơ quan chính phủ, cộng đồng nhà cung cấp, các SDO đồng nghiệp và Bệnh nhân.

Các tiêu chuẩn HL7 sau đây liên quan đến quản lý dữ liệu lâm sàng vàThảo luận sau trong chương này.:

  • Mô hình Thông tin Tham khảo (RIM)
  • Nhóm đối tượng lâm sàng (CCOW)
  • Kiến trúc tài liệu lâm sàng (CDA)

Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC)

Không giống như ISO và HL7, CDISC chỉ được thành lập để tạo ra các tiêu chuẩn cho dữ liệu nghiên cứu lâm sàng. Tuyên bố sứ mệnh của họ là "CDISC là một tổ chức toàn cầu,mở, đa ngành, tổ chức phi lợi nhuận để thiết lập các tiêu chuẩn
để hỗ trợ mua, trao đổi, nộp và lưu trữ các dữ liệu nghiên cứu lâm sàng và siêu dữ liệu. Nhiệm vụ của CDISC là phát triển và hỗ trợ toàn cầu, các tiêu chuẩn dữ liệu độc lập nền tảng cho phép hệ thống thông tin tương tác để cải thiện nghiên cứu y khoa và các lĩnh vực y tế liên quan.Các tiêu chuẩn của CDISC là nhà cung cấp trung lập, độc lập với nền tảng và tự do và có sẵn thông qua trang web của CDISC. "

CDISC bắt đầu vào năm 1997 với một cuộc họp của 25 người quan tâm đến các tiêu chuẩn được tạo ra để sử dụng trong nghiên cứu lâm sàng. Kể từ đó, CDISC đã phát triển theo cấp số nhân và ngày nay có sự hỗ trợ của hơn 200 tổ chức thành viên vong quanh thê giơi. Ngoài việc tư vấn với các nhà lãnh đạo được công nhận trong Công nghiệp nghiên cứu lâm sàng, CDISC hợp tác chặt chẽ với các SDO khác như ISO và HL7 để cải thiện khả năng tương tác giữa các tiêu chuẩn khác nhau. Do CDISC đã phát triển thành viên và chấp nhận nên phạm vi của họ đã mở rộng tốt. Các tiêu chuẩn sau đã được CDISC xây dựng và hiện đang được xuất bản và có sẵn để sử dụng.

  • Phù hợp tiêu chuẩn thu nhận dữ liệu lâm sàng (CDASH)
  • Mô hình phòng thí nghiệm (LAB)
  • Mô hình dữ liệu hoạt động (ODM)
  • Nghiên cứu mô hình dữ liệu (SDTM)
  • Mô hình bộ dữ liệu phân tích (ADaM)

Standards for Clinical Research

Các tiêu chuẩn thảo luận trong phần còn lại của chương này chủ yếu là nhữngLiên quan trực tiếp tới các chức năng CDM trong các nghiên cứu lâm sàng. Phần lớn các tiêu chuẩn thảo luận đến từ CDISC, nhưng nhân viên CDM phải được nhận thức bất kỳ tiêu chuẩn mới nào trong ngành, bất kể nguồn gốc của tiêu chuẩn. Khi có thể, tất cả các tiêu chuẩn được tổ chức cần phải tương hợp đầy đủ để có thể thực hành chuẩn để quản lý dữ liệu lâm sàng hiệu quả.

Clinical Data Acquisition Standards Harmonization (CDASH) -tiêu chuẩn hài hòa  thu nhận dữ liệu lâm sàng

Tiêu chuẩn hài hòa thu nhận dữ liệu lâm sàng được phát hành tháng 6 năm 2008 bởi CDISC, nhằm mục đích sắp xếp và chuẩn hóa việc thu thập dữ liệu tại các địa điểm điều tra lâm sàng. Sự phát triển của CDASH là một nỗ lực toàn cầu, với phản hồi được cung cấp từ cả ba khu vực ICH (Hoa Kỳ,Châu Âu, và Nhật Bản). Chuẩn CDASH đã được xuất bản bao gồm một bộ cơ bản của các trường thu thập dữ liệu (tên biến, định nghĩa, siêu dữ liệu) áp dụng cho phần lớn các mẫu báo cáo ca bệnh (CRFs),với bất kể vùng điều trị hoặc giai đoạn điều trị giai đoạn phát triển nào. Các nhà tài trợ dự kiến sẽ bổ sung cho lĩnh vực thu thập dữ liệu các lĩnh vực điều trị, cũng như các lĩnh vực thu thập dữ liệu khác cần cho yêu cầu quy định. Tiêu chuẩn CDASH cũng bao gồm các phương pháp hay nhất hướng dẫn, tài liệu tham khảo về quy định, và thông tin về sự phát triển của tiêu chuẩn CDASH.
Để đảm bảo sự hài hòa giữa các tiêu chuẩn, khuyến nghị là được cung cấp để lập bản đồ các lĩnh vực thu thập dữ liệu CDASH (hoặc các biến) vào
Cơ cấu trình bày dữ liệu mô hình dữ liệu nghiên cứu (SDTM)

CDASH Domains:

CDASH đc chia thành 16 lĩnh vực:

  • Adverse Events (AE)
  •  Comments (CO)
  •  Concomitant Medications (CM)
  •  Demography (DM)
  •  Disposition (DS)
  •  Drug Accountability (DA)
  •  ECG Test Results (EG)
  • Exposure (EX) Inclusion/Exclusion (IE)
  •  Laboratory Test Results (LB)
  •  Medical History (MH)
  •  Physical Examination (PE)
  •  Protocol Deviations (DV)
  •  Subject Characteristics (SC)
  •  Substance Use (SU)
  •  Vital Signs (VS)

Laboratory Model (LAB)

Tiêu chuẩn LAB của CDISC ban đầu được phát hành vào năm 2002, và được thiết kế để là một tiêu chuẩn cho việc truyền dữ liệu trong phòng thí nghiệm. Các tiêu chuẩn khác đã có tồn tại đối với dữ liệu phòng thí nghiệm, nhưng các tiêu chuẩn đó có tính áp dụng hạn chế nghiên cứu lâm sàng. Việc sử dụng tiêu chuẩn LAB được ước tính tiết kiệm từ 30% đến 50%Chi phí phòng thí nghiệm, có tác động rất lớn đến chi phí tổng thể xem xét rằng từ 60% đến 80% số liệu lâm sàng ước tính đến từ các phòng thí nghiệm.

Data Field Levels

Dữ liệu cho tiêu chuẩn này được phân thành 12 cấp độ và các lĩnh vực dữ liệu liên quan.

  •  Thực hành truyền tải tốt-phiên bản của mô hình LAB được sử dụng,ngày địa phương hay toàn cầu và thời gian dữ liệu được tạo ra, tên của tổ chức và định danh mã hóa đó là nguồn của việc truyền dữ liệu
  • Nghiên cứu_mã định danh và tên của nghiên cứu và liệu các dữ liệu rằng truyền các dữ liệu  là gia tăng hoặc tích lũy
  • Site_mã định danh của site

  • Investigator—tên và mã định danh của nhà giám sát

  • Bệnh nhân_mã bệnh nhân trước khi và sau khi chọn ngẫu nhiên (và có thể có thêm mã định danh), khởi tạo bệnh nhân. giới tính (có thể mã hóa gender), ngày sinh của bệnh nhâ, chủng tộc (có thể là mã chủng tộc). Note: khi lấy dự liệu của bệnh nhân phải tuân theo các quy tắc bảo mật

  • Lần thăm khám_tên của lần thăm khám, mã định danh và số lượng lần thăm khám, liệu rằng lần thăm khám đó là có kế hoạch trước hay không, lần thăn khám đó có đc khám vật lý không, khám lại, hoặc là kết thúc sớm quá trình tham gia của bệnh  nhân
  • Đăng ký_tên và mã của phòng khám phân phối dữ liệu, định danh của lần thăm khám của bệnh nhân, ngày giờ địa phương hay quốc tế của lần chỉnh sửa cuối cùng của bản ghi
  • Loại lưu trữ mở rộng_chỉ ra liệu rằng có bky mở rộng nào đối với LAB model đã được sử dụng như miêu tả không

  •  Base specimen—identification code of an individual kit item used at the visit, actual and planned local date and time of specimen collection from the site, time discrepancy between planned and actual specimen collection, local (and universal) date and time of specimen receipt at laboratory, specimen condition, laboratory and investigator comments, specimen identification code, specimen name (e.g., blood, urine), subject age at collection, units of subject age at collection, fasting status of subject at collection

  •  Base battery—name and identification code of the battery, panel or group
    to which the test belongs

  • Kiểm tra cơ bản_tên và mã định danh của phòng thí nghiệm, tên và mã định danh của bài kiểm tra được xác định theo site, tên và mã định danh của bài kiểm tra theo quy định của phòng thí nghiệm, mã LOINC (Logical Observation
    Identifiers Names and Codes), và danh sách các mục kiểm tra (thực hiện, không thực hiện hoặc hủy bỏ), kiểm tra ý kiến, địa phương (và phổ quát) ngày và thời gian thử nghiệm, loại hình kiểm tra (bài kiểm tra, bài kiểm tra không phải là học, không theo lịch)

  • Kết quả cơ bản -mức này chứa 32 trường , nó cung cấp ất cả các kết quả thử nghiệm tên, mã số, phạm vi tham chiếu, đơn vị, kết quả, trạng thái, mức độc tính, cờ,thời gian báo cáo, và loại bản ghi

Mở rộng

Ngoài mô hình cơ sở LAB, tiêu chuẩn có một số phần mở rộng được thiết kế cho các dữ liệu lab đặc biệt. Các mở rộng hiện đang được công bố hoặc trong giai đoạn  phát triển bao gồm:

  • Vi trùng học
  • Dược động học
  • Giải thích về điện tâm đồ (ECG)
  • Xử lý mẫu
  • Hiệu chỉnh / khả năng truy vấn dữ liệu

Operational Data Model (ODM)

Các tiêu chuẩn ODM đầu tiên đã được phát hành bởi CDISC vào năm 2002 để giải quyết cấu trúc dữ liệu hơn là đặt tên các quy ước. Tiêu chuẩn ODM là được thiết kế để "... hỗ trợ lưu lượng dữ liệu đầu cuối trong các thử nghiệm lâm sàng, từ cơ sở dữ liệu hoạt động thông qua phân tích đến đệ trình quy định. Vai trò của ODM là để tạo điều kiện cho việc di chuyển dữ liệu lâm sàng thu thập được từ nhiều nguồn thu thập tới một cơ sở dữ liệu hoạt động, nhưng nó cũng có ứng dụng trong việc trao đổi và lưu trữ dữ liệu như vậy sau đó. "4 Cung cấp một định dạng tiêu chuẩn để chuyển dữ liệu, tính linh hoạt của ODM tạo ra khả năng tự động tạo các CRF điện tử được sử dụng trong một hệ thống thu thập dữ liệu điện tử (EDC).

ODM sử dụng ngôn ngữ mở rộng (Extensible Markup Language - XML) để tạo một file với bốn yếu tố chính sau đây:

  • Nghiên cứu thông tin như tên nghiên cứu và siêu dữ liệu
  • Quản lý thông tin như người dùng,site,phân quyền cho nghiên cứu này
  • Dữ liệu tham khảo (ví dụ: phạm vi bình thường)
  • Dữ liệu lâm sàng từ nghiên cứu

    Các định dạng DL được hỗ trợ
    ODM được thiết kế để trung lập với nhà cung cấp và độc lập nền tảng, và hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu bao gồm số nguyên, số thập phân, chuỗi văn bản,Thuật ngữ Boolean, nhị phân hex, cơ sở 64 nhị phân, ngày và giờ, một phần ngày và thời gian,thời gian nghỉ ngơi, thời lượng và hơn thế nữa.

Study Data Tabulation Model (SDTM)
 Phiên bản SDTM đã triển khai đầu tiên của SDTM đã được phát hành bởi CDISCVào năm 2004, và đã được phát triển để cung cấp một tiêu chuẩn cho tổ chức,Cấu trúc và định dạng của dữ liệu bảng để trình lên các cơ quan quản lý.Số liệu thống kê có chứa dữ liệu thu được từ một nghiên cứu lâm sàng và không được xử lý theo cách thức giống như ba loại dữ liệu khác được gửi cho các cơ quan quản lý (ví dụ: bộ dữ liệu phân tích, hồ sơ bệnh nhân và danh sách).FDA rất khuyến khích sử dụng SDTM để lập bảng dữ liệu đệ trình, nhưng điều này đã không bắt buộc

Variable Classification Scheme

Theo SDTM, mỗi biến, thường tương ứng với một cột trong một tập dữ liệu, có thể được phân loại theo vai trò của nó. Một vai trò xác định loại thông tin truyền đạt bởi các biến trong mô tả một quan sát.Các biến có thể được phân thành 5 vai trò chính:

  • Các biến số định danh - xác định nghiên cứu, chủ thể (cá nhân hoặc động vật) tham gia nghiên cứu, tên miền và số thứ tự của các bản ghi
  • Các biến chủ đề-chỉ rõ trọng tâm của quan sát (như tên của một bài kiểm tra phòng thí nghiệm), và thay đổi theo loại quan sát.
  • Các biến thời gian - mô tả thời gian của một quan sát (như ngày bắt đầu Và ngày kết thúc).
  • Qualifier variables * - bao gồm văn bản minh họa bổ sung, hoặc số các giá trị mô tả kết quả hoặc các đặc điểm bổ sung của quan sát (Như các đơn vị hoặc tính từ mô tả). Danh sách qualifier variables bao gồm với một tên miền sẽ thay đổi đáng kể tùy thuộc vào loại quan sát và tên miền cụ thể.
  • Các biến quy tắc-thể hiện một thuật toán hoặc phương pháp thực thi để xác định bắt đầu,Kết thúc, hoặc điều kiện lặp lại trong mô hình Thiết kế Thử nghiệm.

Standard Domains
The SDTM contains the following domains and respective codes, which fall into six general categories.

Special Purpose Domains

  • Demographics (DM)
  • Comments (CO)
  • Subject Elements (SE)
  • Subject Visits (SV)

Interventions

  • Concomitant Medications (CM)
  • Exposure (EX)
  • Substance Use (SU)

    Events
  • Adverse Events (AE)
  • Disposition (DS)
  • Medical History (MH)
  • Protocol Deviations (DV)
  • Clinical Events (CE)

 Findings

  • ECG Test Results (EG)
  • Inclusion/Exclusion Criterion Not Met (IE)
  • Laboratory Test Results (LB)
  • Physical Examinations (PE)
  • Questionnaires (QS)
  • Subject Characteristics (SC)
  • Vital Signs (VS)
  • Drug Accountability (DA)
  • Microbiology Specimen (MB)
  • Microbiology Susceptibility Test (MS)
  • Pharmacokinetic Concentrations (PC)
  • Pharmacokinetic Parameters (PP)
  • Findings About (FA)

Trial Design Domains

  • Trial Arms (TA)
  • Trial Elements (TE)
  • Trial Visits (TV)
  • Trial Inclusion/Exclusion Criteria (TI)
  • Trial Summary (TS)

Special Purpose Relationship Datasets

  • Supplemental Qualifiers (SUPPQUAL)
  • Related Records (RELREC)

SDTM Implementation Guide (SDTMIG) Hướng dẫn sử dụng SDTM

CDISC cũng đã ban hành hướng dẫn thực hiện để tăng cường SDTM  chuẩn. Hướng dẫn thực hiện này nhằm hướng dẫn định dạng,Tổ chức và cấu trúc của bộ dữ liệu đã được sắp xếp. Bất kỳ tổ chức nào đang sử dụng SDTM cũng nên sử dụng hướng dẫn thực hiện này.

Analysis Dataset Model (ADaM)

ADaM ban đầu được phát hành bởi CDISC vào năm 2004 như là một mô hình chuẩn để tạo ra dữ liệu phân tích để trình lên các cơ quan quản lý, và có thể được coi là một phần mở rộng của tiêu chuẩn SDTM. ADaM mô tả nội dung đề xuất, cấu trúc và siêu dữ liệu của bộ dữ liệu phân tích, bao gồm số liệu phân tích Metadata,bao gồm dataset metadata, phân tích các biến metadata và kết quả phân tích metadata. CácTiêu chuẩn bao gồm các ví dụ về bộ dữ liệu được tạo ra bằng cách sử dụng ADaM.

Bốn quy tắc quan trọng cho phân tích Datasets:

  • Phân tích dữ liệu nên tạo ra các thông rõ ràng và không mơ hồ
  • Bộ dữ liệu phân tích nên được sử dụng bởi phần mềm hiện có sẵn các ứng dụng
  • Bộ dữ liệu phân tích nên được liên kết với máy_cái mà có thể đọc được siêu dữ liệu
  • Bộ dữ liệu phân tích nên được phân tích sẵn sàng

giống như SDTM, AdamM cũng có bộ hướng dẫn thực hành.

Electronic Common Technical Document (eCTD)

Tiêu chuẩn eCTD đã được ICH xây dựng để cung cấp một format chuẩn để nộp hồ sơ từ các nghiên cứu dược phẩm cho các cơ quan quản lý.Không giống như một số tiêu chuẩn được sử dụng trong nghiên cứu lâm sàng, eCTD tập trung nhiều hơn vào dữ liệu và cấu trúc tập tin hơn so với các quy ước đặt tên. ECTD phụ thuộc rất nhiều vào việc chỉ ra các định nghĩa loại tài liệu (DTD) của ngôn ngữ XML. Các DTD này được sử dụng để tạo ra một thư mục phân cấp chi tiết cấu trúc cho mỗi eCTD

Ngoài cấu trúc của eCTD, tiêu chuẩn được thiết kế để hỗ trợ  các yêu cầu chức năng  với mức cao. Một số yêu cầu chức năng bao gồm khả năng sao chép và dán, xem và in tài liệu, có tài liệu chú thích, và xuất  sang cơ sở dữ liệu. Một eCTD cũng nên cho phép người dùng tìm kiếm cả trong và giữa các ứng dụng và cho phép điều hướng trong suốt eCTD và bất kỳ sự sửa đổi hoặc biến thể tiếp theo nào.

Mỗi eCTD bao gồm năm mô-đun, bốn trong số đó là phổ biến cho tất cả các quốc gia và khu vực. Đầu tiên của năm mô-đun sau đây có thể thay đổi giữa các vùng ICH khác nhau:

1.Thông tin hành chính khu vực và kê toa thông tin_Một module chứa thông tin hành chính và các mẫu có thể thay đổi giữa các quốc gia và khu vực
2. Tóm tắt tài liệu kỹ thuật chung - Mô đun Hai chứaTóm tắt thông tin trong các mô-đun ba, bốn vàSố năm.
3. Chất lượng-Mô-đun ba cung cấp thông tin chi tiết về điều trị được nghiên cứu và chi tiết về sự phát triển của sản phẩm vàquá trình sản xuất.
4. Các báo cáo nghiên cứu phi lâm sàng - Bốn mô tả chi tiếtThông tin dược động học, dược động học và độc tính.
5. Báo cáo nghiên cứu lâm sàng - Mô-đun Năm chứa kết quả nghiên cứu,Bao gồm các dữ liệu liên quan đến nền tảng và lý do phát triển, hiệu quả,An toàn, lợi ích và rủi ro.

eCTD trở thành một mẫu được khuyến khích dùng để để trình lên liên mình Châu Âu, Mỹ, Canada và Nhật và có thể trở thành bắt buộc



  • No labels