Medidata Detect

全数据风险的中心化监查

申办方和CRO越来越依赖中心化统计监查和分析,以采取更具前瞻性的方法来检测试验风险。Medidata Detect是一款功能强大的数据和风险监控工具,旨在通过统计算法来提高数据完整性,并降低试验风险,该统计算法可自动标记多个数据源的数据错误、数据动向及数据异常。

Medidata Detect(基于Medidata Clinical Cloud™ 平台)能够让您的监查团队专注于最重要的事情,实现风险识别和问题解决之间的闭环,这是仅靠电子表单和报告无法实现的。

Medidata Detect的优势

提升患者和研究数据质量

自动化异常检测能够减少逻辑核查,缩短数据库锁定时间。

使用针对患者资料、异常值检测、列表和关键风险指标(KRI)的单一、全面数据监控工具,不必再进行手动数据审查

主动监查研究风险

简化中心监查工作流程,以便及早发现质量问题,并通过补救措施进行跟踪。

帮助临床监查员进行主动的根本原因调查,并采取纠正措施。

 

跨数据源的洞察汇总

跨解决方案( Rave EDCRave eCOARaveRave Safety Gateway)的无缝数据流为数据质量监查提供了真正统一的整体方案。

采集到的数据可迅速进行分析,通过Rave EDC直接查询,避免重复。

避免研究延迟

提升您的信心,让数据提交不被拒绝。

通过Medidata Detect 提供的服务Rave Trial Assurance, 提升您的数据分析能力,无需额外配置。

Medidata Detect 的特点

01 整体数据监控

整体数据监控

汇总您的数据动向,实现可视化,帮助您了解具有临床意义的事件和洞察。数据自动流动,方便问题审查及跟踪。

02 整合数据工作流程
整合数据工作流程

整合数据工作流程

Medidata Detect 与 Rave EDC 相结合,可以更快地识别和完成查询。Detect还使您能够通过一系列标准和自定义关键风险指标远程监查您的试验风险,并将结果与风险管理工作流程联系起来。

03 全数据汇总
全数据汇总

全数据汇总

Medidata Detect 提供真正多维的分析方法,以识别研究中心的工作情况,并通过质量公差限度(Quality Tolerance Limits)解决以患者为中心的风险以及系统性研究错误。

04 由机器学习所驱动
由机器学习所驱动

由机器学习所驱动

Medidata Detect 对数百万个数据点的所有临床数据进行标准化和优先排序,自动检测异常,并以整个研究为背景,对其进行分析。

相关解决方案

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由 Medidata Detect 提供支持的管理服务 Trial Assurance 可评估临床试验中所有临床数据的完整性和质量。

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Medidata Risk Management 是一种集成的数字解决方案,可识别关键质量要素(CtQ) 、相关风险和缓释策略,并通过关键风险指标(KRI) 和质量公差限度(QTL)监查这些试验风险。

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Rave CTMS 是一个统一的数字解决方案,可通过自动化和工作流程管理提高对您的研究、国家和站点的监督速度、效率和协作。

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产品视频

新冠疫情及对远程监查的迫切需要

临床试验数据收集和监测已变得复杂,而新冠疫情使复杂程度加剧。

孤立的数据源和手动流程,再加上100%的源数据审查策略,阻碍了患者数据的收集和审查,增加了整个试验的风险。

产品资料

主动提升数据质量,降低试验风险

Medidata Detect通过自动化统计算法和测试,简化了数据错误、数据动向和数据异常检测,以提升研究数据质量,保证患者安全。

信息图

多维度监查的力量

数据不一致或数据丢失?违背或偏离试验方案?您的试验有风险了?

Medidata Detect以其非凡能力,挖掘纠正措施所需数据,将试验延迟或试验递交失败导致的经济损失最小化。

白皮书

监查eCOA/ePRO数据,提升数据质量,降低试验风险

在药物研发计划中,申办方如何能够实施以患者为中心的研究方法呢?

在此白皮书中,我们讨论了使用先进技术的价值——特定中央化统计分析法——以基于风险的方式,来监督患者安全和数据质量/数据完整性。在风险监测时,依靠中央化的统计分析方法有助于确保eCOA/ePRO 数据的质量并符合ICH和FDA作出的规定

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中央化统计监查成果展示的视频。 赛纽什健康有限公司(Syneos Health)

本视频系列共5集,Medidata和Syneos Health的专家将为您提供讲解,Syneos临床试验的不同部门和阶段是如何从中央化统计监查这一使研究更加现代化的技术中受益的。

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