1Umanis – Département Santé/CRO11/04/23

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Data Management

Daniel BOICHUT17 janvier 20110

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2Umanis – Département Santé/CRO11/04/23

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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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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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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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17Umanis – Département Santé/CRO11/04/23

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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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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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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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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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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