データマネジメント養成研修

データマネジメントの概要２
症例報告書（CRF）

岡山大学病院
新医療研究開発センター
データサイエンス部

症例報告書／記入の手引き

総括報告書作成

統計解析用データセット作成・
データ解析

データマネジメント報告書作成（引用）「臨床試験データ・プロセッシングにおけるKAIZEN」日本製薬工業協会 医薬品評価委員会（平成24年3月）

開鍵会

データベースロック

症例採否
読合わせ・サードエントリー・コーディングレビュー

コーディング

データクリーニングクエリ発行・受領

データチェック（ マニュアル・ロジカルチェック）

データ入力
症例取り扱い規則案の作成
症例報告書記入の手引き・入力マニュアル作成
ロジカルチェックプログラム作成マニュアルチェック・ロジカルチェックリスト作成

データベース・各種プログラム作成

データベース設計書・各種仕様書作成

データマネジメント計画書・手順書作成

症例報告書の作成
実施計画書の作成・レビュー
研究実施計画の立案

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終了段階（データ固定）
運用段階（データ収集）
準備段階（データ収集準備）症例報告書（Case Report Form）とは①
 CRFは実施計画書に規定された評価項目を過不足なく収集できるよう作成する。
※プロトコールレビューは、CRFの項目設定、集計・解析をイメージして行う＜CRFの種類＞
・ 紙CRF
データを記入する用紙を作成する。実施施設が必要部数を印刷。
・ Electronic Data Capture（EDC）
実施施設がデータを入力するためのWeb画面を作成（クラウド型）。
主なEDC製品：Rave、Inform、EDC plus、 Viedoc、
Datatrak Enterprise Cloud、REDCapなど

2症例報告書（Case Report Form）とは②
EDCの例

紙CRFの例3

CRFの重要性
 CRFは最も頻繁に使用されるデータ収集ツールである。
⇒収集された試験データの品質はCRFに依存する。
⇒治験実施計画書で規定されたデータが正確に収集されない場合試験目的を満たす解析は不可能
 臨床試験の結論を導くグラフ・図・表等をイメージする。
⇒安全性及び有効性のエンドポイントを念頭にCRFを設計する。
全ての主要評価項目に関するデータが収集できるCRFを設計する。

 治験実施計画書・研究計画書が最終化される前にCRF設計を行う。
⇒合理的かつ実施可能なデータ収集が治験実施計画書に記載される。

試験全体のデータ品質に影響
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CRFで収集すべきデータ
 主要評価項目に関するデータ
 安全性評価に関するデータ
 有効性評価に関するデータ
 プロトコールで定義した遵守事項の確認のためのデータ 集計に使うデータ
収集するデータは、必要かつ最小限にすることが重要
不必要なデータの収集は、重要な変数に対する医療機関担当者の注意をおろそかにし、データの品質に悪影響を及ぼす危険がある。
※不必要なデータ
例：統計解析に利用されない、解析結果を裏付けるものではないデータ等

5データベース設計

総括報告書作成

統計解析用データセット作成・
データ解析

データマネジメント報告書作成（引用）「臨床試験データ・プロセッシングにおけるKAIZEN」日本製薬工業協会 医薬品評価委員会（平成24年3月）

開鍵会

データベースロック

症例採否
読合わせ・サードエントリー・コーディングレビュー

コーディング

データクリーニングクエリ発行・受領

データチェック（ マニュアル・ロジカルチェック）

データ入力
症例取り扱い規則案の作成
症例報告書記入の手引き・入力マニュアル作成
ロジカルチェックプログラム作成マニュアルチェック・ロジカルチェックリスト作成

データベース・各種プログラム作成

データベース設計書・各種仕様書作成

データマネジメント計画書・手順書作成症例報告書の作成
実施計画書の作成・レビュー
研究実施計画の立案

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終了段階（データ固定）
運用段階（データ収集）
準備段階（データ収集準備）データベース設計
 紙CRFの入力データベース
記入されたCRFの内容を入力するデータベースを設計。
クリニカルデータマネジメントシステム（CDMS）とも呼ばれる。
 EDC
Web画面から入力できるデータベース（クラウド型）を作成し、不適切な入力データをチェックする機能も実装します。症例登録や進捗管理をEDCで行うこともあります。
※EDCと紙CRFの入力データベースは同じような構造。
EDCでは実施施設がWeb上でデータを入力できるようにシステムを構築する。
詳細は研修1日目の「データベース及びEDC概要」で説明します。

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紙CRF ・ eCRFの選択試験の状況に応じて、紙CRFかeCRF（EDC）のいずれか適切なものを選択する。
紙CRF

業務量

eCRF

-

＜＜トレーニング、アカウント管理

データベース、ロジカルチェック
プログラム作成＜＜

DBリリースまでに完了する必要あり入力作業＞＞-

データクリーニング＞

クエリの数は減少

入力データの読み合わせ＞＞-特定主題セミナー2017「臨床評価におけるデータマネジメントの過程」より、一部改変

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CRFの全体構成 ①
Book型CRF

Visit型CRF

データの確認のしやすさ

確認しやすいBook型より劣る

回収単位

最後に1回

都度

データ修正

原本修正

別紙（CDFまたはCLF）

変更履歴

把握が困難

Book型よりは残しやすい

データ入力

後半に集中分散できる

データクリーニング

後半に集中ある程度分散できる

SDV

後半に集中分散できる

印刷コスト安い

高い

CRFのページ数少ない

多い

特定主題セミナー2017「臨床評価におけるデータマネジメントの過程」より、一部改変

試験に応じて様々な型式から適切なものを選択する
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CRFの全体構成 ②

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CRF作成の留意点①
 整合性
症例報告書内、データベース内、前相との関係など、整合性がとれている。
治験実施計画書・研究計画書に規定された項目を網羅する。
→不必要なデータは収集しない
 効率性
治験実施計画書・研究計画書の実施手順を考慮し、入力者の視点でデータが発生するプロセスに沿うように設計する。
→来院/観察スケジュールに応じてページを時系列に配置 明瞭性
理解しやすく、間違えにくい。誤認識がない。
→読みやすいフォントサイズ、色など一貫して設計する。
多くの項目を１頁内に入れすぎない。
複数選択可能か 単一選択かを示す。
医療機関が普段使用している単位で記入/入力できるようにする。
計算値のデータではなく、Rawデータ（例：BMIの場合、体重・身長）11

CRF作成の留意点②
 容易性：記入/入力しやすい。チェックしやすい。
→同じ選択肢は同じ並び順（例：Yes/Noの場合、CRF全体を通し同じ並び順）
フリーテキスト項目の場合、十分にスペースを設ける。
 簡潔性：集計しやすい/解析しやすい→試験結果の集計・分析を用意にする為、可能な限り選択形式でデータ収集する。
 柔軟性：予定来院/観察スケジュール以外のタイミングデータも収集できる。
 要時利用可能性：必要な保存期間中いつでもレビューできる。
 耐久性・永続性：保存性に問題がない。時間が経過しても判読できる。
 帰属性：記入/入力者の特定ができる。入力証跡、データ修正証跡が残る。

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CRF記載の手引きとは？
 効率的にCRFを記載するために作成されたガイドである。
 臨床試験に参加する機能横断的なチームの全メンバーが利用可能なツールであり、正確かつ一貫性のあるデータの入力と解釈のために参照されるべき文書である。
 CRF記載の手引きは、適切なCRF 記入について、実施医療機関の担当者を教育する際、また、モニターがCRF に記入されたデータを確認する際にも有用である。

CRF記載の手引きは、臨床試験データの的確かつ合理的な収集を支援する。
また、完全かつ正確なCRFの作成につながる。
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CRF記載の手引き 留意点①
【作成時】
 CRF記載の手引きを使用する実施医療機関のCRC、モニターの視点から作成する。
 診療録の構成や測定結果を得るために使われる方法など、実施医療機関での臨床治療の諸手順を考慮する。
 指示は簡潔で理解しやすく、CRF記載者の回答を誘導する指示はしない。
 CRF記載全般の共通ルールと特定の症例報告書の記載ルールは分ける。
例）記入の際は黒色ボールペン（油性）を使用してください。

日付は西暦（yyyy/MM/dd）形式で記入（入力）してください。

 必ず記載すべき箇所、入手できない情報に関する適切な注釈を示す。
 CRFの所定の箇所のみに記載し、余白には記載しないことを指示する。
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CRF記載の手引き 留意点②【共有】
 CRF記載の手引きは、最初の被験者の来院又は登録の前に、実施医療機関のCRC、 CRA に提供する。
 データマネジメント、生物統計担当者、メディカルライティング、及びその他臨床試験チームメンバーにCRF 記入の手引きを提供し、各実施医療機関がどのようにCRF 記入の指示を受けているかを、メンバーが認識できるようにする。
 CRF記載の手引きは、利用関係者にすぐに簡単に利用可能な状況にする。
【管理】 CRF同様、CRF記載の手引きも、承認手順を規定する。全ての更新は文書化し、バージョン管理も行う。
※作成、確認、承認、更新、配布するプロセスを文書化しておく。
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参考資料／ALCOA
FDA's acceptance of data from clinical trials for decision-makingpurposes is dependent upon its ability to verify the quality andintegrity of such data during its onsite inspections and audits. To
be acceptable the data should meet certain fundamental elementsof quality whether collected or recorded electronically or on paper.
Data should be attributable, original, accurate, contemporaneous,and legible.
「Computerized Systems Used in Clinical Trials」より抜粋

Data should be

A: Attributable（帰属性）
L: Legible（判読性）
C: Contemporaneous（同時性）
O: Original（原本性）
A: Accurate（正確性）

紙／電子システムのいずれにも適用可能なデータ完全性の基本的な原則
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参考資料／ ALCOA+CCEA
EMAではさらに【CCEA】が求められる。
Data governance measures should also ensure thatdata is complete, consistent, enduring and available
throughout the lifecycle, where;
Complete – the data must be whole; a complete set（完全性：完結している）

Consistent – the data must be self-consistent（一貫性：データの扱いが一貫している。矛盾がない）

Enduring – durable; lasting throughout the data lifecycle（耐久性・永続性：時間を経過してもLegibleを失わない）

Available – readily available for review or inspection purpose（要時利用可能性：必要時取り出せる）「MHRA GXP Data Integrity Guidance and Definitions; Revision 1: March 2018」より抜粋
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Webinarコンテンツ2【データマネジメントの概要2】は終了です。
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