Study Data Reviewer's Guide (SDRG) 简介

SDRG是什么?

Study Data Reviewer's Guide是对列表 (SDTM) 和术语进行额外解释的文档。这里的“额外”是相对于Define.XML来说。通常,SDRG是作为Define文件的一个附件,提供解释,以帮助审稿人理解对CDSIC SDTM的解释所做的决定以及试验数据的展现。关于分析数据集 (ADaM) 的额外解释,保存在Analysis Data Reviewer's Guide (ADRG)中。

Define 文档书签

SDRG具体有什么内容?

一般SDRG包括5部分:1. Introduciton、2. Protocol Description、3. Subject Data Description、4. Data Conformance Summary、5. Appendices。

1. Introduciton

在Introduction部分,首先会简单介绍SDRG文档的目的,接着会按字母顺序罗列项目中所遇到字母缩略词,之后会介绍各研究标准的版本以及各字典的版本,这些内容在试验开始前会确定好。

Study Standard and Dictionary

2. Protocol Description

这部分介绍方案的一些简略信息,包括方案的编号、标题、试验设计等内容。这部分还会介绍试验设计数据集 (Trial Design Datasets) 的相关信息,例如,TA中的ARMCD/ARM值,TE中的ETCD/ELEMENT值,TV中的VISIT值等等。

3. Subject Data Description

这部分涉及一些数据信息的描述,概括的信息包括试验是否还在进行,SDTM数据集是否是分析数据集的来源,提交的信息包括删选失败的信息等等。这一部分也会对aCRF的内容进行描述,例如,书签,标注设置等。还有一些变量、数据常规操作的介绍,例如,--TESTCD/--TEST,--CAT/--SCAT,--PRESP/--OCCUR/--REASND,RELREC数据集,Unscheduled Visits的生成说明,受试者的死亡信息,Endpoint和各Domain之间的关系,Epoch变量说明等等。

这部分,对于每一个Domain,都会有一个简单介绍,这里我列举几个作为说明:

Dataset - Dataset Label Efficacy Safety Other Custom SUPP-- Related Using RELREC
DM - Demographics X X
EC - Exposure as Collected X X EX
QS - Questionaires X
  1. DM - Demographics
    The SDTM DM domain includes enrolled subject only, screen failures are excluded. One record per subject is represented in the DM domain.
    The ACTARM was derived based on the first investigational product received. If a subject did not receice any investigational product, then ACTARM is Not Treated....

  2. EC - Exposure as Collected
    The SDTM EC domain includes data from the following CRF pages: "Investigational Product Administration". EC domain include both of scheduled and performed study drug administration information for XXX.

  3. QS - Questionaire
    The SDTM QS domain includes data on the following questionaires:EQ-5D-5L for Phase 1 subjects. Set QS.VISIT/VISITNUM to NULL for data from questionaires since these visit information collected by central only and cannot be considated with local data.

4. Data Conformance Summary

这一部分主要记录Pinnacle 21验证SDTM与Define时生成的Isuue Summary,对于每一issue我们都需要给出具体的解释。通常的形式如下:

Check ID Diagnostic Message FDA Severity PMDA Severity Dataset Count(Issue Rate) Explanation
SD0009 No qualifiers set to 'Y', when AE is Serious Error Warning AE 1 Raw issue, query with CDM

5. Appendices

关于附录通常有3部分内容,如果TI数据集中已经包含如表标准的详细信息(Full Text Criterion),附录1通常会省去。

  • Inclusion/Exclusion Criteria
  • DS Topic Variable Controlled Terminology
  • LB Topic Variable Controlled Terminology
Appendices

以上是关于SDRG的一些简单介绍,如有疑问,欢迎留言反馈!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,294评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,780评论 3 391
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 161,001评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,593评论 1 289
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,687评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,679评论 1 294
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,667评论 3 415
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,426评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,872评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,180评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,346评论 1 345
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,019评论 5 340
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,658评论 3 323
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,268评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,495评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,275评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,207评论 2 352