Репозиторий данных клинических исследований JANUS
Эта статья включает список литературы , связанную литературу или внешние ссылки , но ее источники остаются неясными, поскольку в ней отсутствуют встроенные цитаты . ( июнь 2019 г. ) |
Репозиторий данных клинических испытаний Janus — это ) клинических испытаний стандарт хранилища данных (или хранилища данных , одобренный Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA). Он был назван в честь римского бога Януса (мифология) , у которого было два лица: одно могло видеть в прошлом, а другое - в будущем. Аналогия заключается в том, что хранилище данных Janus позволит FDA и фармацевтической промышленности ретроспективно рассматривать прошлые клинические испытания, а также относительно одного или нескольких текущих клинических испытаний (или даже будущих клинических испытаний за счет лучшего планирования клинических испытаний).
Janus Модель данных представляет собой модель реляционной базы данных и в качестве стандарта основана на SDTM с точки зрения многих ее основных концепций, таких как загрузка и хранение результатов, событий, вмешательств и данных включения. Однако сам Janus представляет собой хранилище данных, независимое от какого-либо единого стандарта представления клинических исследований. Например, Janus также может хранить информацию о доклинических испытаниях (не на людях) в форме неклинического стандарта SEND.
Цели Януса следующие:
- Создать интегрированную платформу данных для большинства коммерческих инструментов обзора, анализа и отчетности.
- Сократить общую стоимость существующих процессов сбора информации и разработки материалов, а также проверки и анализа информации.
- Предоставить общую модель данных , основанную на стандарте SDTM, для представления четырех классов клинических данных, передаваемых в регулирующие органы: наборы табулированных данных, профили пациентов, списки и т. д.
- Обеспечивает централизованный доступ к стандартизированным данным и обеспечивает общие представления данных для партнеров по совместной работе.
- Поддерживайте анализ перекрестных исследований для интеллектуального анализа данных, помогайте выявлять клинические тенденции и рассматривать клинические гипотезы, а также выполнять более продвинутый и надежный анализ. Это даст возможность сопоставлять и сравнивать данные нескольких клинических исследований, чтобы повысить эффективность и безопасность.
- Упростите процесс проверки и упростите поиск и запрос данных с помощью автоматизированных процессов и стандартов данных.
- Обеспечьте потенциально более широкое представление данных для всех клинических исследований с надлежащей безопасностью, обезличенными данными пациентов и соответствующими соглашениями об обмене данными.
Внешние ссылки
[ редактировать ]- https://www.fda.gov/ForIndustry/DataStandards/StudyDataStandards/ucm155327.htm
- http://gforge.nci.nih.gov/docman/?group_id=142 [ постоянная мертвая ссылка ]
- http://gforge.nci.nih.gov/docman/index.php?group_id=180 [ постоянная мертвая ссылка ]
- https://web.archive.org/web/20060929233205/http://crix.nci.nih.gov/projects/janus/