Medidata Detect

すべてのデータにおけるリスクをプロアクティブに監視

スポンサーやCROは、より積極的なアプローチで試験リスクを検出するため、集中的な統計モニタリングと分析への依存度を高めています。Medidata Detect は、複数のデータソースにおけるデータエラー、トレンド、異常に自動的にフラグを立てる統計アルゴリズムを通じて、データの完全性を改善し、試験のリスクを低減するように設計された強力なデータおよびリスク監視ツールです。

Medidata Clinical Cloud™ 上に構築された Medidata Detect によって、モニタリングチームは最も重要な事項に集中し、リストやレポートでは不可能な方法でリスクの特定から問題の解決までのループを閉じることができます。

Medidata Detectのメリット

患者および試験データの品質向上

異常検出の自動化により、エディットチェックの回数が減り、データベースロックまでの時間が短縮されます。

患者プロファイル、異常値検出、リスティング、KRIなどの包括的なデータ監視ツールにより、手動によるデータレビューが不要になります。

試験リスクのプロアクティブな監視

セントラルモニタリングのワークフローを合理化し、品質の問題を早期に発見し、改善まで追跡することができます。

CRAは、プロアクティブに根本原因を調査し、是正措置を取るための可視性を持つことができます。

データソースにまたがるインサイトを集約

Rave EDCRave eCOARave Safety Gatewayなどのソリューション間でデータがシームレスに流れ、共有されることで、データ品質監視に対する真に統一された全体的なアプローチを提供します。

データは取得から分析まで迅速に移動し、Rave EDCのクエリにリンクすることで重複したクエリの照合を排除します。

回避可能な試験遅延を防ぐ

提出された試験データが拒否されないという信頼性を高めることができます。

Medidata Detect が提供するマネージドサービス、Rave Trial Assurance を利用すれば、設定不要でスタディデータの解析を加速することができます。

Medidata Detectの機能

01 総体的なデータ監視

総体的なデータ監視

データの傾向を一元的に可視化し、臨床的に重要なイベントやインサイトを容易に理解することができます。レビューや問題の追跡のためにデータが自動的に流れていきます。

02 統合されたデータワークフロー
統合されたデータワークフロー

統合されたデータワークフロー

Medidata Detect は Rave EDC と統合されており、クエリの特定と解決をより迅速に行うことができます。また、Detectは、多くの標準およびカスタムの主要なリスク指標を通じて臨床試験のリスクをリモートで監視し、結果をリスクマネジメントワークフローに接続する機能を提供します。

03 全てのデータを一元管理
全てのデータを一元管理

全てのデータを一元管理

Medidata Detect は、真に多次元的な分析により、施設のパフォーマンスに関する問題を特定し、患者中心のリスクや、品質許容限界による系統的な試験エラーに対処することができます。

04 機械学習による分析
機械学習による分析

機械学習による分析

Medidata Detect は、数百万件のデータポイントの中からすべての臨床データを標準化・優先順位付けし、異常を自動的に検出し、試験全体の文脈の中で分析します。

関連ソリューション

Rave Trial Assurance

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Medidata Detect が提供するマネージドサービスである Trial Assurance は、臨床試験におけるすべての臨床データの整合性と品質を評価します。

Medidata Risk Management

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Medidata Risk Management は、品質重視(CtQ)要因、関連リスク、緩和策を特定し、主要リスク指標(KRI)と品質許容限界(QTL)を通じてこれらの試験リスクを監視する統合デジタル・ソリューションです。

Rave CTMS

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Rave CTMS は、自動化とワークフロー管理により、試験、国、施設の監視のためのスピード、効率、コラボレーションを向上させる統合デジタルソリューションです。

詳細資料

Product Video

COVID-19とリモートモニタリングの重要性

臨床試験データの収集とモニタリングは複雑になっています。それだけでなく、COVID-19のパンデミックの際にはさらにその傾向が強まりました。

サイロ化されたデータソースと手動プロセス、100%ソースデータのレビュー戦略が、患者データの収集とレビューを阻害し、試験全体を危険にさらしています。

Fact Sheet

データの品質を積極的に改善し、試験のリスクを軽減

Medidata Detect は、自動化された統計アルゴリズムとテストにより、試験データのエラー、傾向、異常の検出を簡素化し、データの質を向上させ、患者の安全性を確保します。

Infographic

多次元的なオーバーサイトがもたらす影響

データの一貫性がない、または欠落していますか?プロトコルの違反や逸脱がありますか?あなたの試験は危険にさらされていますか?

Medidata Detect が、申請の遅れや不成功による財務上の影響を最小限に抑える是正措置を発動するために必要なデータをどのように発見しているかをご覧ください。

White Paper

eCOA/ePROデータのモニタリングによるデータの品質向上と試験リスクの低減

スポンサーは、患者中心のアプローチを医薬品開発計画にどのように導入すればよいのでしょうか。

本ホワイトペーパーでは、患者の安全性とデータの品質/完全性をリスクベースで監視するための先進技術、特に集中型統計解析の利用価値について論じます。集中統計解析は、eCOA/ePROデータの品質を保証し、リスクベースのモニタリングの使用に関するICHおよびFDAの規制遵守に役立ちます。

Video Series

Syneos Healthとのセントラルモニタリングに関するビデオシリーズ

この5回のビデオシリーズでは、メディデータと Syneos Health の専門家が、中央集中型統計モニタリングによる試験の近代化が Syneos の臨床試験の様々な部門とステージにどのような利益をもたらしたかについて紹介しています。

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