Recolha e validação de dados Clinical Study
Se o formulário de relato de caso (CRF) foi cuidadosamente e logicamente projetado, a entrada de dados de cada sujeito no lugar certo na CRF deve ser simples. Então você precisa para obter esses dados em um computador para análise.
Você pode inserir seus dados diretamente no software estatísticas que você pretende usar para a maioria da análise, ou você pode inseri-lo em um programa de banco de dados geral, tais como MS Access ou um programa de planilha como o Excel.
A estrutura de uma base de dados informatizada geralmente reflete a estrutura do CRF. Se um estudo é simples o suficiente para que uma única folha de dados pode armazenar todos os dados, em seguida, um único arquivo de dados (chamada mesa) Ou uma única folha de cálculo Excel será suficiente.
Mas para a maioria dos estudos, um banco de dados mais complicada é necessária, que consiste em um conjunto de tabelas ou planilhas do Excel (um para cada tipo de folha de recolha de dados no CRF). Se o desenho de base de dados é consistente com a estrutura do CRF, introduzindo os dados a partir de cada folha de CRF na tabela de dados correspondente não deve ser difícil.
Você deve guardar todos os documentos originais de origem (relatórios de laboratório, as notas do médico examinador, folhas de questionário original, e assim por diante) em questões de caso sobre a precisão dos dados surgem mais tarde.
Antes de poder analisar seus dados (veja a próxima seção), você deve fazer mais uma crucialmente importante tarefa - verifique os seus dados completamente para erros! E lá vontade ser erros - que pode surgir a partir de dados de transcrever os documentos de fonte para CRF ou de entrar os dados dos CRFs no computador. Considere algumas das seguintes técnicas de verificação de erros:
Depois que os dados foram inseridos no computador, ter uma pessoa ler dados a partir dos documentos de origem originais ou CRFs enquanto outro olha para os dados que está no computador. Idealmente, isso seria feito com todos os dados para todas as disciplinas.
Ter o computador exibir os valores menor e maior de cada variável. Melhor ainda, tem a tela do computador uma lista ordenada dos valores para cada variável. erros de digitação muitas vezes produzem valores muito grandes ou muito pequenos (como uma incrivelmente grande valor de hemoglobina de 124 em vez de 12,4).
Prepare gráficos de dispersão para pares de variáveis que devem ser estreitamente correlacionadas (como hemoglobina vs. hematócrito). Os pontos devem estar bem de perto ao longo de uma linha (ou uma curva), enquanto pontos que contém uma variável que foi digitado incorretamente, muitas vezes, ficar fora como um polegar dorido. Esta técnica muitas vezes pode pegar erros de entrada de dados que não pode ser capturado por apenas olhando para os valores mínimos e máximos de cada variável.
Uma abordagem mais extrema, mas que às vezes é feito para estudos de importância crucial, é ter duas pessoas entram todos os dados em cópias separadas do database-, então, o computador automaticamente comparar cada item de dados único entre os dois bancos de dados.