Data Management Plan

Abstract

Every clinical study should have a data management plan to ensure and document adherence to good clinical data management practices for all phases of a study. This chapter identifies data management plan components and provides information on acceptable criteria for various sections of the plan. Although the clinical data manager will not personally perform all the tasks or prepare all the sections of the data management plan described in this chapter, the data manager should ensure all of these tasks and sections are completed according to good clinical data management practices.

Introduction

Although a study protocol contains the overall clinical plan for a study, separate plans, such as a data management plan (DMP) or statistical analysis plan, should be created for other key areas of emphasis within a study. Before data collection begins, all clinical studies should have a DMP in place to document the relevant conventions for that particular study. A well-designed DMP provides a road map of how to handle data under any foreseeable circumstances and establishes processes for how to deal with unforeseen issues.

The optimal end result for a clinical data manager is to provide a study database that is accurate, secure, reliable, and ready for analysis. Many people will be involved in handling data throughout the course of a clinical study, so it is imperative that all parties refer to the DMP for a consistent approach to the processes and guidelines for conducting data management activities.

The DMP is an auditable document often asked for by regulatory inspectors and should be written in a manner that is professional and of high quality.

During an audit, the inspectors may also seek to ascertain the degree to which the project team adheres to the processes described in the DMP.

Scope

Although style and format may differ from one organization to the next, this chapter gives a broad overview of the components and processes that make up a DMP. Whether the DMP document itself contains all of the elements or refers the reader to other study documents for further detail, this chapter provides the data manager with the minimal components that should be addressed within the overall study documentation.

Minimum Standards

• Complete a draft of the DMP prior to enrollment of the first subject.

• Ensure the DMP supports compliance with applicable regulations and oversight agencies.

• Identify and define the personnel and roles involved with decision making, data collection, data handling and data quality control.

• Ensure data management processes are described and defined from study initiation until database closeout.

Best Practices

• Develop the DMP in collaboration with all stakeholders to ensure that all responsible parties understand and will follow the processes and guidelines put forth in the DMP from study initiation to database closeout.

• Develop and maintain a DMP template for the organization that ensures consistency and standardization across all projects.

• Ensure the DMP for each study is kept current, including proper versioning, and that all responsible parties are aware of and agree to the current content.

• Ensure that an approved, signed version of the DMP is completed prior to starting on the work it describes. The job functions or titles that must approve and sign the DMP may vary between organizations and depending on the type of study.

Purpose of the DMP

The DMP documents the processes and procedures employed by organizations to promote consistent, efficient and effective data management practices for each individual study. A primary goal of the DMP is to communicate to all stakeholders the necessary knowledge to create and maintain a high-quality database ready for analysis. The DMP serves as the authoritative resource, documenting data management practices and decisions that are agreed to at study initiation. The DMP should comply with all applicable regulatory guidelines (e.g., FDA, ICH, GCP) or local laws of the country; as well as the standard operating procedures (SOPs) of the organization. The DMP should also address any procedural or protocol updates that are made during conduct of the study.

Creation and Maintenance

For each new study, clinical data management (CDM) personnel should compose a detailed DMP based on the protocol, work scope, contract, analysis plans, dataflows, case report forms (CRFs), other supporting documents, and data management standards and practices. The entire DMP should be drafted and approved by all responsible parties prior to commencement of the work it describes. The clinical data manager should ensure the DMP is kept current, including proper version control, and that all parties involved agree with the content. Upon conclusion of the study, the DMP should be archived with all other pertinent study documentation.

The DMP should be created during the setup phase of each study and should contain information relating to all aspects of data management activities to be performed. The DMP should be considered a living document throughout the life cycle of a study, capturing any changes impacting data management made to the protocol or processes being used. The DMP must be uniquely identifiable, carry such identification on each page (e.g., study code/title) and be subject to version control. Each version should be documented and include date, author, reason for version change and an individual version identifier.

Organization of a DMP

The organization, structure and order of topics presented in a DMP may differ between organizations. The following sections of this chapter cover the components that typically make up a DMP. Some of these components may be contained in documents referenced by the DMP rather than being detailed within the DMP itself. In either case, these components should be addressed within the overall study documentation.

Approval Page

The approval page should detail the study identifiers and primary reviewers or signatories. The signature line(s) should include dates of approval. For companies allowing e-signatures, company requirements for e-signatures must be followed. The work detailed in the DMP should not begin until signatures are present from all relevant stakeholders.

Protocol Summary

Many organizations may include a short synopsis of the study protocol, visit schedule, or critical data analysis variables within the DMP. This summary or synopsis gives a broad overview of the protocol and should refer the reader to the full protocol for more detailed information. Just as a DMP typically omits a full version of the study protocol, the DMP also typically omits a record of each protocol change or amendment. However, in some organizations the DMP may maintain a list of major protocol revisions and associated version numbers.

Dictionary and Coding Management

The DMP should indicate which medical coding dictionaries (e.g., MedDRA, WHO Drug, SNOMED) and versions of the dictionaries will be used for the study. The DMP should reference documents providing instructions for how to handle dictionary updates or changes and define all quality control measures, validation methods, and user acceptance testing (UAT) for the dictionary. The DMP should also describe any auto-encoding or study-specific conventions used, as well as listing appropriate SOPs. Some examples of different types of coding include medication coding (prior/concurrent), adverse event (AE) coding, medical history coding, non-AE medical event coding (primarily for observational studies), and physical exam coding.

Please refer to the “Dictionary Management” and “Safety Data Management and Reporting” chapters of Good Clinical Data Management Practices for more information, including recommendations, minimum standards and best practices.

Definitions and Acronyms

The DMP should include a list of acronyms that are specific to the protocol and DMP. Acronyms can be very helpful, but if their meaning is obscure they can become a hindrance. The DMP should also provide definitions of terms that may be misinterpreted or misunderstood.

Personnel/Role Identification/Training

The DMP should specify key personnel with roles and responsibilities for the associated protocol and study activities, or the DMP may refer to external documents or related SOPs containing this information. The DMP should also refer to documents related to project-specific training requirements for various roles and functions.

Timelines

The timeline included in the DMP or document referenced by the DMP lists expected completion targets for all deliverables. For example, database validation could be targeted for completion a specified number of weeks from the time the protocol is finalized.

Some organizations may have more detailed timelines, including more interim, internal activities; other organizations may have less detail, only tracking critical path activities. Timelines may also vary based on parameters of the study, such as between paper-based studies and those utilizing electronic data capture (EDC). Following are examples of milestones that may appear on a study timeline and be detailed in a DMP or associated documentation.

• Protocol finalization
• CRF development
• Database design and UAT
• Data validation, programming and UAT
• First patient first visit
• Last patient last visit
• Last CRF/data element received/entered
• Last query/discrepancy form received/completed
• Final SAE reconciliation completed
• Medical coding completed and approved
• Interim analysis, when applicable
• Database audit
• Database lock
• Study data and documentation archiving 

Case Report Forms

According to ICH E6, a CRF is defined as “A printed, optical, or electronic document designed to record all of the protocol-required information to be reported to the sponsor on each trial subject.”1 The following are specific areas that should be elucidated within the DMP or other documents referenced by the DMP.

• CRF design - Provide a detailed description of the CRF design process or refer to the organization’s SOPs relating to CRF design and development.

• CRF instructions - Include general guidelines for CRF completion as well as protocol-specific guidelines.

• CRF changes - Describe the process for managing changes to the CRF design or reference the organization’s appropriate SOP. Changes to CRFs may also involve metadata changes, which should be governed by the same SOPs or one SOP designed specifically for the description of that process.

Database Design, Creation and Maintenance

The DMP should refer to an in-depth study-specific database validation plan and include a brief description of how the database is created and maintained, a description of the system that is holding the data and table naming conventions. Title 21, Code of Federal Regulations Part 11 (21 CFR Part 11) mandates that procedures and controls be in place to ensure appropriate control of and access to documentation as well as revision and change control procedures to maintain an audit trail of modifications to documentation.2

Database Archive

The DMP should outline specific information regarding the organization’s procedures for archiving the electronic records.

Database Roles and Privileges

The DMP should include profiles for available database roles within the system being used to support the study. Assign privileges to roles based upon the duties performed in the study. At a minimum, the roles should be listed or a reference should be made to a document where the roles are described. A detailed description of each role and the associated privileges is optimal.

Database Security

The DMP should describe or refer to documents that describe the security of networked equipment and servers as well as security features of the electronic records within the clinical data management system (CDMS). The database security section of the DMP should also address:

• Maintenance of user roles and access—Describe the procedure(s) or refer to the organization’s SOPs for defining, creating and maintaining system user roles and access. This description should include the process for revoking access.

• Database backup—Outline database backup procedures, frequency and routines. The disaster recovery plan and database backup SOPs should also be referenced in this section.

Data Entry and Processing

The DMP or referenced documents should define data entry and processing plans. Data handling guidelines provide details of general study rules, which may cover acceptable abbreviations, symbol conversions, incomplete dates, illegible text, allowed changes and self-evident corrections. Ensure the DMP or DMP-referenced documents provide clear guidance for all of the following areas where applicable:

• Data entry guidelines - Describe proper entry of various data elements, proper handling of data anomalies, proper handling of missing data, and proper notation of self-evident changes. A comprehensive list of accepted abbreviations as well as symbols and their translations should be included in the guidelines. This list may be presented using a table within the DMP or by referring to a separate document.

• Data discrepancy conventions - Develop guidelines to provide consistency in classifying and processing data discrepancies.

• Data receipt - Specify the type of receipt (paper CRF or EDC), the expected frequency of data receipt, and how data receipt will be tracked. This also refers to data transfers from any third-party vendors.

• Data processing - Describe how data will be processed upon receipt at the organization (either electronic or paper-based data).

• Data entry - Indicate who will perform data entry and whether single or double entry will be used.

• Self-evident corrections - Specify the criteria for self-evident corrections and identify authorized data management personnel who will make these corrections to the data as necessary. A self-evident correction is a change to data or resolution of a query that can easily and obviously be made on the basis of other existing information on the CRF without sending a query to the investigative site. The most common self-evident corrections are obvious spelling errors. Self-evident corrections, like all other data changes, must be clearly documented and audited via the audit trail within the organization’s database system. A list of approved self-evident corrections must be included in the DMP or exist in a separate document to be attached or referenced. Ensure the investigators associated with the study are in agreement with the self-evident correction process and that the method of additional documentation (e.g., generation of reports for sign off) is thoroughly described. Self-evident corrections might not be applicable to all data management systems and types of data (e.g., source records).

• Data reconciliation - Provide details about the data fields and external databases requiring reconciliation per the study protocol.

• Database lock - Provide details defining the criteria for database lock, who will be responsible for database lock, and processes that will be employed in locking the database. Refer to the organization’s SOPs on study closeout as well. The DMP may also contain or refer to other SOPs for the unlocking and relocking processes if required.

Please refer to the “Data Entry and Data Processing” chapter of Good Clinical Data Management Practices for more information, including recommendations, minimum standards and best practices.

Data Validation and UAT

The DMP should define validation test procedures to ensure integrity of study-specific components such as programming/algorithms, data entry/EDC screens, online logic/data-checking routines, security, backups, and archiving. If the DMP does not contain this information, it should reference a separate validation plan and/or validation and UAT SOPs. Please refer to the “Database Validation, Programming, and Standards” chapter of Good Clinical Data Management Practices for more information, including recommendations, minimum standards and best practices.

In addition to ensuring data entered into the database are complete, correct, allowable, valid, and consistent, other types of data quality checks may be applied. Once these checks have been identified, appropriate and verified programs are created to help identify discrepancies. All derivation and validation procedures may be fully tested and documented in the DMP or a referenced validation plan.

Data quality checks include:

• Manual review specifications - Describe all types of manual review specifications. Some aspects of these checks may be identified electronically depending on the features of the CDMS utilized. Other manual reviews (e.g., medical history, adverse events, concomitant medications reports, header information) may be generated via the CDMS; however, reviews of these data are usually accomplished through visual inspection.

• Discrepancy management - Describe the query process in detail, including how data clarification forms for paper studies or electronic queries for EDC studies are to be raised, tracked and handled when resolved, the annotation of any working copy CRFs and the documentation to be filed or retained. If different statuses are used for discrepancies, they should be defined.

• Electronic data discrepancy management - Define and describe processes to resolve electronic data discrepancies for the dataset or module being checked. These processes should include presentation of information which may include the CRF module, variable description, name of the edit check, processes for the use of test cases, a description of the edit check, an output message that would translate to a data query, other associated variables in the case of cross-checking data, and processes for documentation of these testing and validation activities.

SAE Data Reconciliation

The DMP should describe or refer to documents that describe the protocol specific SAE reconciliation plan.

Quality Assurance/Control Processes

The DMP should define quality assurance (QA) plans and quality control (QC) process steps. As defined by ICH E6, quality control is “the operational techniques and activities undertaken within the quality assurance system to verify that the requirements for quality of the study-related activities have been fulfilled.”

Because studies of differing levels of regulatory importance are undertaken, occasionally a study will not be carried out within the established quality system. If this is the case, the study may not follow any SOPs in place or may only follow some of them. Complete an SOP compliance checklist indicating which SOPs are applicable to the study. Document in the comments section of the SOP compliance checklist any justification for opting out of all or part of the SOPs.

The DMP should address:

• Level of checks—Decide on and specify the required level of checking to be performed before data collection begins. Depending on the type and regulatory importance of a study, different levels of checking may be implemented. For example, an observational study may need only a minimal level of checking, whereas a highly regulated drug or device study requires a much more stringent level of QC checking.

• Frequency of quality control checks—Specify the frequency of QC checks in the DMP. According to ICH E6, “Quality control should be applied to each stage of data handling to ensure that all data are reliable and have been processed correctly.”1

• QC check documentation processes—Define the means by which QC checks are documented and how this documentation is maintained throughout the course of the study.

For more information about quality assurance and quality control, please refer to the chapters entitled “Assuring Data Quality” and “Measuring Data Quality.”

External Data Transfers

For external data transfers, the DMP should describe the data type (e.g., safety lab data), the entity providing or receiving the data and any applicable agreements, the format, the frequency of transfers, and contact information for all those involved with the data transfer. Good practice is to have an established data transfer plan and to conduct a test data transfer prior to the need for a live transfer.

Specific data transfer details may include, but are not limited to, the following:

• Variable/element specifications

• Format of transfer (SAS datasets, ASCII files, XML files, etc.)

• Method of transfer (encrypted e-mail, FTP, CD, DVD, etc.)

• Recipient of data (site, sponsor, data safety monitoring board (DSMB), statisticians, etc.)

• Frequency of transfer

• Quality control/validation steps performed to maintain integrity

The DMP should describe procedures used for collecting and handling laboratory data. If data comes from any combination of central labs, core labs, local labs, or specialty labs, there should be a short section differentiating between procedures for collecting and handling different types of lab data. Include or reference guidelines on how to transport, track, clean and report upon the various types of laboratory data.

Please refer to the “External Data Transfers” chapter of Good Clinical Data Management Practices for more information, including recommendations, minimum standards and best practices.

Audit Plans

The DMP should either define the on-site audit and corrective action plans, or refer to those documents that do cover these processes. All interim and final study database audits should also be defined. As defined by ICH E6, quality assurance is “all those planned and systematic actions that are established to ensure that the study is performed and the data are generated, documented (recorded), and reported in compliance with GCP and the applicable regulatory requirements(s).”1

The DMP should also define how often during the course of a study QA will take place. Please refer to the “Assuring Data Quality” chapter of Good Clinical Data Management Practices for more information, including recommendations, minimum standards and best practices.

Metrics

The DMP should include the metrics that will be used for the study. Please refer to the “Metrics for Clinical Trials” chapter of Good Clinical Data Management Practices for a list of commonly used metrics.

Reports

The DMP should include a list of available reports for dissemination throughout the life of the study. For each report, specify the target audience, content of the report, level of detail provided, date of data extraction, frequency of generation and the mechanism used for distribution (e.g., e-mail, posting electronically). Additions and deletions to the report listing may occur throughout the life of the study and should be updated in subsequent versions of the DMP.

Communications

The DMP should describe the types of communications or correspondence used in the study. Detail where records of these communications (whether paper or electronic) will reside, as well as any associated archiving requirements. Document how communications will be conducted and outline regularly scheduled communications. Indicate where to find communications after the fact. For example, if there is a particular form that must be signed and faxed, an auditor could see this in the DMP and not waste time searching through e-mails.

The DMP should include information on:

• Frequency of communication—Describe how frequency of communication may vary throughout the course of a study. For example, the communication may be more frequent in the setup and early stages of the study, then become less frequent as the study progresses. During the study conduct, many communications may be limited to study maintenance issues. During the closeout and lock portion of a study, communication frequency may increase again. Although most studies will have communication variability of this nature, specify any regularly scheduled communications in the DMP.

• Medium (e.g., face-to-face vs. conference call vs. Web conference)— Describe the estimated amount and timing of meetings, as well as which medium will be used. Try to schedule one or two face-to-face meetings (or more depending on length) during the course of a study. Web conferences are a good medium to share information in real time, such as when collaborating with the study team to edit a document or modify a process.

• Escalation process—Determine if issues need to be moved up the chain of command, when is it appropriate, and which parties should be involved.

Other Processes

Every study is unique to some degree, and there may be processes within a particular study that have not been covered within this chapter. If a study involves other processes, they should always be described in detail somewhere within the protocol or DMP. Some additional processes that may need to be examined include the following:

• DSMB requirements - Describe any requirements pertaining to DSMB meetings that may occur during the course of the study. What preparation is expected to be performed prior to these meetings? Will this preparation be treated as a lock in regards to having all data clean and reported upon prior to the meeting? Will the DSMB be focusing on a sample of the data or the complete data set?

• Business rules - Specify business rules that may have an impact on data handling or data integrity in the DMP. For example, regularly scheduled IT maintenance that limits server access, organization-wide observed holidays or an anticipated change of address during the course of the study may affect data handling.

• Flowcharts and forms (e.g., CRFs, source documents, adjudication and query forms)—Include applicable flowcharts or sample forms that may be required by your organization.

• Problems and resolutions - Document the process of identifying, discussing, resolving and filing problems arising and resolved during the study.

• Change control processes—Evaluate if other change control processes may be encountered during the course of the study and describe them in the DMP.

• Blind data review specifications—Describe the expectation from data management if a blind data review will be conducted.

• Archival and record retention process—Describe when and how the archival process occurs. The processes described revolve around current organizational and governmental regulations. There are certain requirements that must be met according to applicable regulatory and/or sponsor requirements.1 Document the record retention timeframe and communicate this timeframe to site personnel.

Recommended Standard Operating Procedures

• CRF Design and Development
• Database Design and Testing
• Data Management and Systems Roles and Responsibilities
• Coding Dictionary Management
• System Security
• Change Control
• Data Entry
• Internal Data Handling
• External Data Handling
• Data Cleaning
• SAE Data Reconciliation
• Quality Control
• Database Lock and Unlock
• Study Data and Documentation Archival 

Abstract:

Mỗi nghiên cứu lâm sàng cần phải có kế hoạch quản lý dữ liệu để đảm bảo và ghi nhận sự tuân thủ các thực hành quản lý dữ liệu lâm sàng tốt cho tất cả các giai đoạn của một nghiên cứu. Chương này xác định thành phần kế hoạch quản lý dữ liệu và cung cấp thông tin về các tiêu chí có thể chấp nhận được cho các phần khác nhau của kế hoạch. Mặc dù người quản lý dữ liệu lâm sàng sẽ không trực tiếp thực hiện tất cả các nhiệm vụ hoặc chuẩn bị tất cả các phần của kế hoạch quản lý dữ liệu được mô tả trong chương này, người quản lý dữ liệu phải đảm bảo tất cả các nhiệm vụ và phần này đều được hoàn thành theo các thực hành quản lý dữ liệu lâm sàng tốt.

Introduction:

Mặc dù một quy trình nghiên cứu có chứa kế hoạch lâm sàng tổng thể cho một nghiên cứu, nhưng cần tạo ra các kế hoạch riêng biệt, như kế hoạch quản lý dữ liệu (DMP) hoặc kế hoạch phân tích thống kê, cho các lĩnh vực trọng tâm khác trong nghiên cứu. Trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu, tất cả các nghiên cứu lâm sàng cần có một DMP để ghi lại các quy ước liên quan cho nghiên cứu cụ thể đó. Một DMP được thiết kế tốt cung cấp một bản đồ đường để làm thế nào để xử lý dữ liệu trong bất kỳ tình huống nào có thể lường trước được và thiết lập các quy trình để giải quyết các vấn đề không lường trước được.

Kết quả cuối cùng tối ưu cho người quản lý dữ liệu lâm sàng là cung cấp cơ sở dữ liệu nghiên cứu chính xác, an toàn, đáng tin cậy và sẵn sàng để phân tích. Nhiều người sẽ tham gia vào quá trình xử lý dữ liệu trong suốt quá trình nghiên cứu lâm sàng, do đó tất cả các bên đều tham khảo DMP để có cách tiếp cận phù hợp với quy trình và hướng dẫn thực hiện các hoạt động quản lý dữ liệu.

DMP là một tài liệu có thể kiểm soát được yêu cầu bởi các thanh tra viên quy định và phải được viết theo cách chuyên nghiệp và có chất lượng cao.

During an audit, the inspectors may also seek to ascertain the degree to which the project team adheres to the processes described in the DMP.

Scope:

Mặc dù phong cách và định dạng có thể khác nhau từ tổ chức này sang tổ chức khác, nhưng chương này cung cấp tổng quan rộng rãi về các thành phần và quy trình tạo nên DMP. Cho dù tài liệu DMP có chứa tất cả các phần tử hay chỉ người đọc đến các tài liệu nghiên cứu khác để biết thêm chi tiết, chương này cung cấp trình quản lý dữ liệu với các thành phần tối thiểu cần được giải quyết trong tài liệu nghiên cứu tổng thể.

Minimum Standards:

• Hoàn thành dự thảo DMP trước khi enrollment of the first subject.
  
• Đảm bảo DMP hỗ trợ tuân thủ các quy định hiện hành và cơ quan giám sát. Ensure the DMP supports compliance with applicable regulations and oversight agencies.
• Nhận định và xác định nhân sự và vai trò liên quan đến việc ra quyết định, thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và kiểm soát chất lượng dữ liệu. Identify and define the personnel and roles involved with decision making, data collection, data handling and data quality control.
• Đảm bảo quy trình quản lý dữ liệu được mô tả và xác định từ khi bắt đầu nghiên cứu cho đến khi database closeout. Ensure data management processes are described and defined from study initiation until database closeout.

Best Practices:

• Xây dựng DMP hợp tác với tất cả các bên liên quan để đảm bảo rằng tất cả các bên có trách nhiệm hiểu và sẽ theo các quy trình và hướng dẫn đưa ra trong DMP từ khi bắt đầu nghiên cứu đến database closeout.
  
• Develop and maintain a DMP template for the organization that ensures consistency and standardization across all projects. Develop and maintain a DMP template for the organization that ensures consistency and standardization across all projects.
• Đảm bảo DMP cho từng nghiên cứu được lưu giữ, bao gồm cả phiên bản thích hợp, và rằng tất cả các bên có trách nhiệm đều biết và đồng ý với nội dung hiện tại. Ensure the DMP for each study is kept current, including proper versioning, and that all responsible parties are aware of and agree to the current content.
• Đảm bảo rằng một phiên bản DMP được ký kết và đã được phê duyệt đã hoàn tất trước khi bắt đầu công việc mà nó mô tả. Các chức năng hoặc chức danh công việc phải chấp thuận và ký kết DMP có thể khác nhau giữa các tổ chức và tùy thuộc vào the type of study. Ensure that an approved, signed version of the DMP is completed prior to starting on the work it describes. The job functions or titles that must approve and sign the DMP may vary between organizations and depending on the type of study.

Purpose of the DMP:

Các tài liệu DMP quy trình và thủ tục sử dụng bởi các tổ chức để thúc đẩy thực hành quản lý dữ liệu nhất quán, hiệu quả và hiệu quả cho từng nghiên cứu cá nhân. Mục tiêu chính của DMP là truyền đạt tới tất cả các bên liên quan kiến thức cần thiết để tạo ra và duy trì cơ sở dữ liệu chất lượng cao sẵn sàng để phân tích. DMP là nguồn lực có thẩm quyền, ghi lại thực tiễn và quyết định quản lý dữ liệu được đồng ý trong quá trình nghiên cứu. DMP phải tuân thủ tất cả các hướng dẫn về quy định hiện hành (ví dụ: FDA, ICH, GCP) hoặc luật địa phương của quốc gia; Cũng như các thủ tục vận hành tiêu chuẩn (SOPs) của tổ chức. Bản DMP cũng nên đề cập đến bất kỳ bản cập nhật thủ tục hoặc cập nhật nào được thực hiện trong quá trình thực hiện nghiên cứu.

Creation and Maintenance:

Đối với mỗi nghiên cứu mới, nhân viên quản lý dữ liệu lâm sàng (CDM) cần soạn thảo DMP chi tiết dựa trên quy trình, phạm vi công việc, hợp đồng, kế hoạch phân tích, dòng dữ liệu, mẫu báo cáo trường hợp (CRFs), các tài liệu hỗ trợ khác và tiêu chuẩn và thực tiễn quản lý dữ liệu. Toàn bộ DMP phải được soạn thảo và phê duyệt bởi tất cả các bên có trách nhiệm trước khi bắt đầu tác phẩm được mô tả. Người quản lý dữ liệu lâm sàng cần đảm bảo DMP được giữ nguyên, bao gồm kiểm soát phiên bản phù hợp và tất cả các bên liên quan đều đồng ý với nội dung. Khi kết luận của nghiên cứu, DMP nên được lưu trữ với tất cả các tài liệu nghiên cứu thích hợp khác.

DMP nên được tạo ra trong giai đoạn thiết lập của mỗi nghiên cứu và phải bao gồm các thông tin liên quan đến tất cả các khía cạnh của hoạt động quản lý dữ liệu được thực hiện. DMP nên được coi là một tài liệu sống trong suốt vòng đời của một nghiên cứu, thu thập bất kỳ thay đổi nào ảnh hưởng đến việc quản lý dữ liệu được thực hiện cho giao thức hoặc các quá trình đang được sử dụng. DMP phải được nhận diện duy nhất, mang theo thông tin nhận dạng trên mỗi trang (ví dụ, mã / tiêu đề nghiên cứu) và phải chịu sự kiểm soát phiên bản. Mỗi phiên bản nên được ghi lại và bao gồm ngày tháng, tác giả, lý do thay đổi phiên bản và một định danh phiên bản cá nhân.

Organization of a DMP:

Tổ chức, cấu trúc và thứ tự của các chủ đề được trình bày trong DMP có thể khác nhau giữa các tổ chức. Các phần sau của chương này bao gồm các thành phần thường tạo nên DMP. Một số trong những thành phần này có thể chứa trong các tài liệu được tham chiếu bởi DMP chứ không phải là chi tiết trong bản thân DMP. Trong cả hai trường hợp, các thành phần này phải được giải quyết trong tài liệu nghiên cứu tổng thể.

Approval Page: Trang phê duyệt nên trình bày chi tiết các nhận dạng nghiên cứu và những người phê duyệt chính hoặc người ký tên. (Các) dòng chữ ký sẽ bao gồm ngày phê duyệt. Đối với các công ty cho phép chữ ký điện tử, yêu cầu của công ty đối với chữ ký điện tử phải được tuân thủ. Công việc được nêu chi tiết trong DMP không được bắt đầu cho đến khi chữ ký có mặt từ tất cả các bên có liên quan.

Protocol Summary: Nhiều tổ chức có thể bao gồm một bản tóm tắt ngắn của giao thức nghiên cứu, ghé thăm lịch biểu hoặc các biến phân tích dữ liệu quan trọng trong DMP. Bản tóm tắt hoặc tóm tắt này cung cấp một cái nhìn tổng quát về giao thức và đưa người đọc đến toàn bộ giao thức để biết thêm thông tin. Cũng giống như DMP thường bỏ qua phiên bản đầy đủ của giao thức nghiên cứu, DMP cũng thường bỏ sót một bản ghi của mỗi thay đổi hoặc sửa đổi giao thức. Tuy nhiên, trong một số tổ chức, DMP có thể duy trì danh sách các phiên bản sửa đổi chính và số phiên bản liên quan.

Dictionary and Coding Management: DMP cần chỉ ra các từ điển mã hoá y tế (ví dụ: MedDRA, WHO Drug, SNOMED) và các phiên bản từ điển sẽ được sử dụng cho nghiên cứu. DMP nên tham khảo tài liệu cung cấp hướng dẫn về cách xử lý cập nhật hoặc thay đổi từ điển và xác định tất cả các biện pháp kiểm soát chất lượng, phương pháp xác nhận và kiểm tra chấp nhận người dùng (UAT) cho từ điển. DMP cũng nên mô tả bất kỳ công ước mã hoá tự động hoặc nghiên cứu cụ thể được sử dụng, cũng như liệt kê các SOP thích hợp. Một số ví dụ về các loại mã khác nhau bao gồm medication coding (prior/concurrent), adverse event (AE) coding, medical history coding, non-AE medical event coding (primarily for observational studies), and physical exam coding. 

Please refer to the “Dictionary Management” and “Safety Data Management and Reporting” chapters of Good Clinical Data Management Practices for more information, including recommendations, minimum standards and best practices.

Definitions and Acronyms: DMP phải bao gồm một danh sách các từ viết tắt cụ thể cho giao thức và DMP. Từ viết tắt có thể rất hữu ích, nhưng nếu ý nghĩa của họ là mơ hồ họ có thể trở thành một trở ngại. Bản DMP cũng nên cung cấp các định nghĩa về các thuật ngữ có thể được giải thích sai hoặc hiểu sai.

Personnel/Role Identification/Training: DMP nên xác định nhân sự chủ chốt với vai trò và trách nhiệm đối với các hoạt động liên quan và các hoạt động nghiên cứu, hoặc DMP có thể tham khảo các tài liệu bên ngoài hoặc SOP có liên quan chứa thông tin này. DMP cũng nên tham khảo các tài liệu liên quan đến các yêu cầu đào tạo cụ thể cho các vai trò và chức năng khác nhau.

Timelines: 

Dải thời gian bao gồm trong DMP hoặc tài liệu được tham chiếu bởi DMP danh sách các mục tiêu hoàn thành dự kiến cho tất cả các sản phẩm. Ví dụ, xác nhận cơ sở dữ liệu có thể được nhắm mục tiêu để hoàn thành một số lượng cụ thể của tuần kể từ thời điểm giao thức được hoàn thành.

Một số tổ chức có thể có thời hạn cụ thể hơn, bao gồm các hoạt động nội bộ, nội bộ hơn; Các tổ chức khác có thể có chi tiết ít hơn, chỉ theo dõi các hoạt động đường dẫn quan trọng. Các thời hạn cũng có thể thay đổi dựa trên các thông số của nghiên cứu, chẳng hạn như giữa các nghiên cứu trên giấy và sử dụng thu thập dữ liệu điện tử (EDC). Dưới đây là ví dụ về các mốc quan trọng có thể xuất hiện trong một thời gian nghiên cứu và được mô tả chi tiết trong DMP hoặc các tài liệu liên quan.

• Protocol finalization
• CRF development
• Database design and UAT
• Data validation, programming and UAT
• First patient first visit
• Last patient last visit
• Last CRF/data element received/entered
• Last query/discrepancy form received/completed
• Final SAE reconciliation completed
• Medical coding completed and approved
• Interim analysis, when applicable
• Database audit
• Database lock
• Study data and documentation archiving

Case Report Forms: 

Theo ICH E6, CRF được định nghĩa là "Một tài liệu in, quang học hoặc điện tử được thiết kế để ghi lại tất cả các thông tin yêu cầu về của đề cương được báo cáo cho nhà tài trợ cho mỗi subject thử nghiệm". Dưới đây là những lĩnh vực cụ thể cần Được làm sáng tỏ trong DMP hoặc các tài liệu khác được tham chiếu bởi DMP.

• Thiết kế CRF - Cung cấp mô tả chi tiết về quá trình thiết kế CRF hoặc tham khảo SOP của tổ chức liên quan đến thiết kế và phát triển CRF.
• Hướng dẫn CRF - Bao gồm các hướng dẫn tổng quát về hoàn thành CRF cũng như hướng dẫn cụ thể về các quy tắc.
• CRF thay đổi - Mô tả quá trình quản lý thay đổi cho thiết kế CRF hoặc tham khảo SOP thích hợp của tổ chức. Những thay đổi đối với CRF cũng có thể liên quan đến những thay đổi siêu dữ liệu, điều này phải được quản lý bởi cùng các Quy trình SOP hoặc một SOP được thiết kế đặc biệt để mô tả quá trình đó.

Database Design, Creation and Maintenance:

DMP nên tham khảo một kế hoạch đánh giá cơ sở dữ liệu cụ thể chuyên sâu về nghiên cứu và bao gồm mô tả ngắn gọn về cách cơ sở dữ liệu được tạo ra và duy trì, mô tả của hệ thống đang giữ các quy ước đặt tên dữ liệu và bảng. Tiêu đề 21, Quy tắc của Quy chế liên bang Part 11 (21 CFR Part 11) yêu cầu phải có các quy trình và kiểm soát để đảm bảo kiểm soát và truy cập tài liệu cũng như quy trình sửa đổi và kiểm soát thay đổi để duy trì audit trail về sửa đổi tài liệu.

Database Archive: DMP nên phác thảo các thông tin cụ thể liên quan đến thủ tục lưu trữ hồ sơ điện tử của tổ chức.

Database Roles and Privileges: DMP nên bao gồm các cấu hình cho các vai trò cơ sở dữ liệu sẵn có trong hệ thống đang được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu. Phân công các đặc quyền cho các vai trò dựa trên các nhiệm vụ được thực hiện trong nghiên cứu. Tối thiểu, các vai trò phải được liệt kê hoặc cần phải đề cập đến một tài liệu mà các vai trò được mô tả. Mô tả chi tiết về từng vai trò và các đặc quyền liên quan là tối ưu.

Database Security: DMP nên mô tả hoặc tham khảo các tài liệu mô tả tính bảo mật của thiết bị mạng và máy chủ cũng như các tính năng bảo mật của các hồ sơ điện tử trong hệ thống quản lý dữ liệu lâm sàng (CDMS). Phần bảo mật cơ sở dữ liệu của DMP cũng phải đề cập đến.

• Duy trì vai trò người dùng và truy cập - Mô tả (các) thủ tục hoặc tham khảo SOP của tổ chức để xác định, tạo và duy trì vai trò người dùng hệ thống và quyền truy cập. Mô tả này nên bao gồm quá trình thu hồi quyền truy cập.
• Cơ sở dữ liệu sao lưu - Đề cương cơ sở dữ liệu sao lưu thủ tục, tần số và thói quen. Kế hoạch khôi phục thảm họa và SOP sao lưu cơ sở dữ liệu cũng nên được tham chiếu trong phần này.

Data Entry and Processing:

Các tài liệu DMP hoặc tài liệu tham chiếu nên xác định kế hoạch nhập dữ liệu và xử lý. Hướng dẫn xử lý dữ liệu cung cấp chi tiết các quy tắc nghiên cứu chung, có thể bao gồm các chữ viết tắt được chấp nhận, chuyển đổi biểu tượng, ngày không đầy đủ, văn bản không đọc được, các thay đổi được cho phép và các sửa đổi hiển nhiên. Đảm bảo tài liệu tham khảo DMP hoặc DMP cung cấp hướng dẫn rõ ràng cho tất cả các lĩnh vực sau nếu áp dụng:

• Data entry guidelines — Mô tả cách nhập các yếu tố dữ liệu thích hợp, xử lý dữ liệu dị thường, xử lý dữ liệu bị thiếu và ghi chú đúng các thay đổi hiển nhiên. Một danh sách đầy đủ các chữ viết tắt được chấp nhận cũng như các biểu tượng và bản dịch của chúng nên được bao gồm trong hướng dẫn. Danh sách này có thể được trình bày bằng cách sử dụng một bảng trong DMP hoặc bằng cách đề cập đến một tài liệu riêng biệt.
  

• Data discrepancy conventions — Xây dựng các hướng dẫn để cung cấp tính nhất quán trong phân loại và xử lý sự khác biệt dữ liệu.

• Data receipt — Chỉ định loại giấy biên nhận (giấy CRF hoặc EDC), tần số dự kiến nhận dữ liệu, và cách nhận dữ liệu sẽ được theo dõi. Điều này cũng đề cập đến việc truyền dữ liệu từ bất kỳ nhà cung cấp bên thứ ba nào.

• Data processing — Mô tả cách dữ liệu sẽ được xử lý khi nhận tại tổ chức (dữ liệu điện tử hoặc dựa trên giấy).

• Data entry — Cho biết ai sẽ thực hiện nhập dữ liệu và liệu single or double entry sẽ được sử dụng.

• Self-evident corrections — Chỉ rõ các tiêu chí để sửa chữa hiển nhiên và xác định những nhân viên quản lý dữ liệu được ủy quyền, những người sẽ thực hiện những sửa chữa này với dữ liệu khi cần thiết. Một sự điều chỉnh rõ ràng là sự thay đổi dữ liệu hoặc giải quyết một truy vấn có thể dễ dàng và rõ ràng được thực hiện trên cơ sở các thông tin hiện có khác trên CRF mà không gửi một truy vấn đến trang điều tra. Các sửa đổi hiển nhiên nhất hiển nhiên nhất là lỗi chính tả rõ ràng. Các sửa đổi tự hiển nhiên, giống như tất cả các thay đổi dữ liệu khác, phải được ghi lại và kiểm toán rõ ràng thông qua đường mòn kiểm toán trong hệ thống cơ sở dữ liệu của tổ chức. Một danh sách các sửa đổi đã được phê duyệt rõ ràng phải được đưa vào DMP hoặc tồn tại trong một tài liệu riêng biệt được đính kèm hoặc tham chiếu. Đảm bảo các nhà điều tra liên quan đến nghiên cứu này đồng ý với quy trình hiệu chỉnh tự hiển nhiên và phương pháp tài liệu bổ sung (ví dụ, tạo báo cáo để đăng nhập) được mô tả kỹ lưỡng. Sự hiệu chỉnh tự nhiên có thể không áp dụng cho tất cả các hệ thống quản lý dữ liệu và các loại dữ liệu (ví dụ: hồ sơ nguồn).
• Data reconciliation — Cung cấp chi tiết về các trường dữ liệu và các cơ sở dữ liệu bên ngoài cần phải có sự đối chiếu theo quy trình nghiên cứu.
• Database lock — Cung cấp chi tiết xác định các tiêu chí cho khóa cơ sở dữ liệu, ai sẽ chịu trách nhiệm khóa cơ sở dữ liệu và các quy trình sẽ được sử dụng để khóa cơ sở dữ liệu. Tham khảo các SOP của tổ chức về việc study closeout. DMP cũng có thể chứa hoặc tham khảo SOP khác cho các quy trình mở khóa và cập nhật lại nếu cần.

Please refer to the “Data Entry and Data Processing” chapter of Good Clinical Data Management Practices for more information, including recommendations, minimum standards and best practices.

Data Validation and UAT:

DMP cần xác định các quy trình kiểm tra xác nhận để đảm bảo tính toàn vẹn của các thành phần cụ thể như lập trình / thuật toán, màn hình EDC, logic / kiểm tra dữ liệu trực tuyến, an ninh, sao lưu và lưu trữ. Nếu DMP không chứa thông tin này, cần tham khảo một kế hoạch xác nhận riêng biệt và / hoặc xác nhận hợp lệ và SOP của UAT. Vui lòng xem phần "Cơ sở dữ liệu Xác nhận, Lập trình và Tiêu chuẩn" của Thực tiễn Quản lý Dữ liệu lâm sàng Tốt để biết thêm thông tin, bao gồm các khuyến nghị, tiêu chuẩn tối thiểu và các phương pháp hay nhất.

Ngoài việc đảm bảo dữ liệu nhập vào cơ sở dữ liệu là hoàn chỉnh, chính xác, cho phép, hợp lệ và nhất quán, có thể áp dụng các loại kiểm tra chất lượng dữ liệu khác. Khi những kiểm tra này đã được xác định, các chương trình thích hợp và đã được xác minh được tạo ra để giúp xác định sự khác biệt. Tất cả các thủ tục lấy mẫu và xác nhận có thể được kiểm tra và ghi chép đầy đủ trong DMP hoặc một kế hoạch xác nhận tham chiếu.

Data quality checks include: 

• Manual review specifications — Mô tả tất cả các loại thông số kỹ thuật xem lại bằng tay. Một số khía cạnh của các kiểm tra này có thể được xác định bằng điện tử tùy thuộc vào các tính năng của CDMS sử dụng. Các đánh giá bằng tay khác (ví dụ: lịch sử y khoa, các tác dụng bất lợi, báo cáo về thuốc kèm theo, thông tin tiêu đề) có thể được tạo ra qua CDMS; Tuy nhiên, những nhận xét về các dữ liệu này thường được thực hiện thông qua kiểm tra thị giác.
  
• Discrepancy management — Mô tả quá trình truy vấn chi tiết, bao gồm làm thế nào các mẫu làm rõ dữ liệu cho nghiên cứu giấy hoặc truy vấn điện tử cho các nghiên cứu EDC sẽ được nâng lên, theo dõi và xử lý khi giải quyết, chú thích của bất kỳ CRF sao chép tác phẩm và tài liệu được nộp hoặc lưu giữ . Nếu các trạng thái khác nhau được sử dụng cho sự khác biệt, chúng phải được xác định.
  
• Electronic data discrepancy management — Xác định và mô tả các quy trình để giải quyết sự khác biệt dữ liệu điện tử cho bộ dữ liệu hoặc mô-đun được kiểm tra. Các quy trình này bao gồm trình bày thông tin có thể bao gồm mô đun CRF, mô tả biến, tên kiểm tra chỉnh sửa, quy trình sử dụng các trường hợp thử nghiệm, mô tả kiểm tra chỉnh sửa, thông báo đầu ra có thể dịch cho truy vấn dữ liệu, Các biến liên quan trong trường hợp dữ liệu kiểm tra chéo, và các quy trình ghi lại các hoạt động kiểm tra và xác nhận này.
  

SAE Data Reconciliation: DMP nên mô tả hoặc tham khảo các tài liệu mô tả kế hoạch hoà giải SAE cụ thể của đề cương.

Quality Assurance/Control Processes: DMP nên xác định kế hoạch đảm bảo chất lượng (QA) và quy trình kiểm soát chất lượng (QC). Theo ICH E6, kiểm soát chất lượng là "các kỹ thuật vận hành và các hoạt động được thực hiện trong hệ thống đảm bảo chất lượng để xác minh rằng các yêu cầu về chất lượng của các hoạt động nghiên cứu đã được hoàn thành." 

Bởi vì các nghiên cứu về mức độ quy định khác nhau được thực hiện, đôi khi một nghiên cứu sẽ không được thực hiện trong hệ thống chất lượng đã được thiết lập. Nếu đúng như vậy, nghiên cứu có thể không tuân theo bất kỳ SOP nào tại chỗ hoặc chỉ có thể làm theo một vài trong số chúng. Hoàn thành danh sách kiểm tra tuân thủ SOP cho biết SOP nào có thể áp dụng cho nghiên cứu này. Tài liệu trong phần nhận xét của bản liệt kê tuân thủ SOP bất kỳ lời giải thích nào cho việc loại bỏ tất cả hoặc một phần của SOP.

DMP nên đề cập đến:

• Level of checks — Quyết định và xác định mức yêu cầu kiểm tra cần thực hiện trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu. Tùy thuộc vào loại hình và tầm quan trọng điều chỉnh của một nghiên cứu, các mức kiểm tra khác nhau có thể được thực hiện. Ví dụ, một nghiên cứu quan sát chỉ có thể cần đến mức kiểm tra tối thiểu, trong khi một nghiên cứu về thuốc hoặc thiết bị có quy định cao đòi hỏi mức kiểm tra QC nghiêm ngặt hơn nhiều.
  
• Frequency of quality control checks — Xác định tần suất kiểm tra QC trong DMP. Theo ICH E6, "Kiểm soát chất lượng nên được áp dụng cho từng giai đoạn xử lý dữ liệu để đảm bảo rằng tất cả các dữ liệu đều đáng tin cậy và đã được xử lý đúng."
• QC check documentation processes — Xác định phương tiện kiểm tra QC được tài liệu và làm thế nào tài liệu này được duy trì trong suốt quá trình nghiên cứu.

For more information about quality assurance and quality control, please refer to the chapters entitled “Assuring Data Quality” and “Measuring Data Quality.”

External Data Transfers

Đối với việc chuyển dữ liệu bên ngoài, DMP nên mô tả loại dữ liệu (ví dụ: dữ liệu phòng thí nghiệm an toàn), tổ chức cung cấp hoặc nhận dữ liệu và bất kỳ thỏa thuận hiện hành, định dạng, tần suất chuyển và thông tin liên lạc cho tất cả những người có liên quan đến dữ liệu chuyển khoản. Thực tiễn tốt là có kế hoạch chuyển dữ liệu đã được thiết lập và thực hiện chuyển dữ liệu thử nghiệm trước khi cần chuyển tiếp trực tiếp. 

Chi tiết chuyển dữ liệu cụ thể có thể bao gồm, nhưng không giới hạn, các thông tin sau:

• Variable/element specifications 

• Format of transfer (SAS datasets, ASCII files, XML files, etc.) 

• Method of transfer (encrypted e-mail, FTP, CD, DVD, etc.) 

• Recipient of data (site, sponsor, data safety monitoring board (DSMB), statisticians, etc.) 

• Frequency of transfer 

• Quality control/validation steps performed to maintain integrity