Ein umfassender Leitfaden zur Verwendung elektronischer Fallberichtsformulare (eCRFs)

Klinische Forscher verließen sich früher auf traditionelle Papier-Case-Report-Formulare (CRFs), um Daten von Teilnehmern an klinischen Studien zu sammeln. Sobald die Studie abgeschlossen war, wurden die Papierformulare an einen anderen Ort zur Überprüfung transportiert, wo die Daten manuell transkribiert, bereinigt und für die Analyse vorbereitet wurden. Dieser Prozess war jedoch zeitaufwendig und fehleranfällig. Viele Unternehmen übernehmen jetzt elektronische Datenerfassungssysteme (EDC), die eine effizientere und genauere Möglichkeit bieten, Daten zu sammeln, zu verwalten und zu studieren, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Diese Systeme ermöglichen es den Benutzern, elektronische Case-Report-Formulare (eCRFs) zu entwerfen und bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Teilnehmer. Was ist ein elektronisches Case-Report-Formular (eCRF)? Ein eCRF ist ein digitales Fragebogen, das von Sponsoren klinischer Studien erstellt wird, um Daten über eine klinische Studie von Forschungsteilnehmern zu sammeln. Die gesammelten Daten aus eCRFs werden dann analysiert, um Muster zu identifizieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. Mit eCRFs geben die Teilnehmer die Daten direkt in eine Computerdatenbank ein, wodurch die Notwendigkeit der manuellen Transkription entfällt und das Risiko von Fehlern reduziert wird. Dieser Artikel behandelt alle Grundlagen von eCRFs. Sie erfahren, was sie sind, wie man eines entwirft und welche Vorteile die Wahl von eCRFs gegenüber papierbasierten CRFs für Ihre nachfolgenden Studien hat. CRFs vs. eCRFs Klinische Studien beinhalten die Erfassung einer großen Menge an Daten, und die Art und Weise, wie Sponsoren diese erfassen, hat einen erheblichen Einfluss auf den Erfolg der Studie. Es gibt zwei Hauptmethoden zur Datenerfassung: Papier-CRFs und eCRFs. Die Vorteile von eCRFs wachsen weiter und überholen schnell Papier-CRFs, obwohl es einige potenzielle Hindernisse für eCRFs gibt, wie die Notwendigkeit einer besseren Verfügbarkeit von Technologie vor Ort und vergleichsweise höhere Kosten. Papier-CRFs eignen sich gut für kleine Studien oder Studien mit unterschiedlichen Designs, während eCRFs in Betracht gezogen werden, wenn Studien umfangreich und mit ähnlichen Designs sind. Während Papier-CRFs oft keine Benutzerschulung erfordern, benötigen Kliniker grundlegende Schulungen und Erfahrungen, bevor eCRFs in der Forschung eingesetzt werden. Elektronische Datenerfassungssoftware ist für die Datenerfassung in CRF-Klinikstudien konzipiert. Sie bietet einen effizienten Ansatz zur Datenerfassung und -verwaltung, während ein elektronisches Case-Report-Formular ein digitaler Fragebogen innerhalb der EDC-Software ist, der die Erfassung spezifischer Datenpunkte erleichtert. Es ermöglicht CRF-Forschern, Informationen schnell und genau für die Analyse und Berichterstattung zu sammeln. Das Entwerfen eines Papier-CRFs ist eine mühsame Aufgabe, die oft eine manuelle Datenübertragung vom Quelldokument auf das Papier erfordert, was zu Datenfehlern führt. Andererseits bietet ein eCRF Datenqualität und reduziert die Zeit, die für die Datenbereinigung aufgewendet wird. Das System generiert automatisch redundante Daten wie Protokoll-ID, Standortcode, Teilnehmer-ID und Patienteninitialen, um sicherzustellen, dass keine Duplikation von CRF-Seiten erfolgt. Komponenten eines elektronischen Case-Report-Formulars Hier ist eine Liste der verschiedenen Komponenten und Begriffe, die bei der Erstellung von eCRFs verwendet werden. - Wahlbezeichnung: Die einzigartigen Bezeichnungen in einer Multiple-Choice-Frage. - Datenvalidierung/Bearbeitungsprüfung: Überprüft, ob die eingegebenen Daten bestimmte vom Formulardesigner festgelegte Kriterien erfüllen. - Formularbezeichnung: Ein klarer und prägnanter Titel, der die Fragen im Formular beschreibt. Dies hilft, Formulare schnell zu identifizieren und zu unterscheiden. - Feld: Das leere Feld, in das Benutzer die erforderlichen Informationen eingeben. - Gruppenbezeichnung: Ein Untertitel, der verwendet wird, um verwandte Fragen in einem Formular zu kategorisieren. Es ist nützlich für Formulare, die eine große Anzahl von Fragen enthalten. - Elementbezeichnung: Eine kurze Aufforderung, die dem Benutzer mitteilt, welche Informationen in ein bestimmtes Feld eingegeben werden sollen. - Elementhinweis: Die Anweisungen, die weitere Details zur Elementbezeichnung oder den einzugebenden Informationen liefern. - Wert: Die in das Feld eingegebenen Daten. Es kann ein einzelner Wert oder eine Auswahl aus einem Dropdown-Menü sein. Wie man ein eCRF entwirft Das Entwerfen eines elektronischen Case-Report-Formulars ist ein entscheidender Schritt bei der Durchführung effizienter und präziser klinischer Studien. Ein eCRF ist eine digitale Vorlage, die strukturiert ist, um wesentliche Daten von Studienteilnehmern zu erfassen und zu organisieren. Durch die Planung des Entwurfsprozesses eines eCRF können Forscher die Datenerfassung verbessern und die Datenintegrität erhöhen. Schritt 1: Formulieren Sie eine Hypothese Der Hauptzweck einer klinischen Studie besteht darin, Daten zu Variablen zu sammeln, die für Ihre Forschungshypothese relevant sind. Bevor Sie ein eCRF entwerfen, definieren Sie die Studienanforderungen, wie die Art der zu sammelnden Daten, die Anzahl der Studienbesuche, die Studienpopulation und den Datenanalyseplan. Dieser Schritt hilft, die erforderlichen Datenfelder und den logischen Datenfluss innerhalb des eCRF zu identifizieren. Datenfelder müssen basierend auf den Studienanforderungen bestimmt werden, einschließlich Datentypen, Validierungsregeln und Bearbeitungsprüfungen. Datenfelder umfassen Text, numerische Werte, Datum/Uhrzeit oder Dropdown-Listen. Schritt 2: Definieren Sie die Datenerfassungsstrategie Um sicherzustellen, dass Ihre klinischen Studiendaten genau und relevant sind, erstellen Sie einen Datenerfassungsplan, der die spezifischen Fragen umreißt, die gestellt werden müssen, und wie sie auf einem eCRF formatiert werden. Welche Art von Daten kann in einem eCRF enthalten sein? Ein eCRF kann Informationen wie Folgendes enthalten: - Patientenmerkmale und demografische Daten. - Klinische Studienstandorte und Behandlungsgruppen der Patienten. - Gesundheitsstatus, Krankengeschichte und Vitalzeichenmessungen der Patienten. - Behandlungseffekte/-nutzung. - Patientenlaborberichte und Testergebnisse. - Messwerte von patientenangehängten medizinischen Geräten (z. B. Blutdruck, Herzfrequenz, Sauerstoffsättigung, Blutzuckerspiegel usw.). Schritt 3: Entwerfen Sie das eCRF Mit einem EDC-System können Sie ein eCRF entwerfen. Dies beinhaltet die Erstellung von Dateneingabebildschirmen, Validierungsregeln und Bearbeitungsprüfungen. Sobald die Datenfelder identifiziert sind, bestimmen Sie das notwendige Layout des eCRF. Dies umfasst verschiedene Datenvisualisierungsprozesse wie die Anordnung der Datenfelder, die Verwendung von Tabulatoren oder Bildlaufleisten und die Verwendung von Farbkennzeichnungen oder anderen visuellen Hilfsmitteln. Schritt 4: Testen Sie das eCRF Das eCRF muss getestet werden, um sicherzustellen, dass es wie erwartet funktioniert. Dies umfasst das Testen der Dateneingabebildschirme, Bearbeitungsprüfungen und Validierungsregeln. Schritt 5: Validieren Sie das eCRF Validieren Sie das eCRF, um sicherzustellen, dass es den regulatorischen Anforderungen entspricht. Dies beinhaltet das Testen des Systems anhand vordefinierter Akzeptanzkriterien und die Dokumentation der Ergebnisse. Schritt 6: Implementieren Sie das eCRF Sobald das eCRF validiert ist, können Sie es an den Studienstandorten bereitstellen. Dies beinhaltet die Bereitstellung des Zugriffs auf das eCRF, die Schulung des Studienpersonals in seiner Verwendung und die Sicherstellung, dass die Daten sicher gesammelt, transformiert und übertragen werden. Schritt 7: Beobachten Sie das eCRF Überwachen Sie das eCRF, um sicherzustellen, dass es korrekt verwendet wird. Dies beinhaltet regelmäßige Datenüberprüfungen, die Behebung von Anfragen und die Aktualisierung des eCRF. Tipps zum Entwerfen eines effektiven eCRF: - Halten Sie das Design einfach und benutzerfreundlich. - Betonen Sie die Erfassung quantifizierbarer Daten, wann immer möglich, für präzisere Analysen und Erkenntnisse. - Machen Sie bestimmte Datenfelder obligatorisch, um alle notwendigen Informationen zu erfassen und die Wahrscheinlichkeit fehlender oder unvollständiger Daten zu verringern. - Implementieren Sie klare Regeln und Validierungsprüfungen für Eingaben, um Fehler zu verhindern und die Datengenauigkeit zu gewährleisten. - Entwickeln Sie wiederverwendbare eCRF-Vorlagen oder -Blöcke, um Zeit und Aufwand beim Erstellen ähnlicher Formulare für verschiedene Studien oder Forschungsprojekte zu sparen. Vorteile von eCRFs Die Einführung elektronischer Case-Report-Formulare hat die Datenerfassung in klinischen Studien und Forschungsstudien revolutioniert. Im Gegensatz zu traditionellen papierbasierten Methoden bieten eCRFs zahlreiche Vorteile, die die Datenqualität verbessern, Prozesse rationalisieren und die Effizienz steigern. Berücksichtigen Sie diese Vorteile, wenn Sie planen, ein eCRF zu implementieren: - Detaillierte Datenerfassung. eCRFs ermöglichen ein gründliches Verständnis spezifischer Ereignisse, Bedingungen oder Ergebnisse und bieten Forschern und Gesundheitsdienstleistern einen umfassenden Überblick über Muster im Laufe der Zeit für die statistische Analyse. - Verbesserte Datenzugänglichkeit. Standardisierung erleichtert den einfacheren Datenzugriff und -austausch unter Forschern, Klinikern und anderen autorisierten Personen, was die Zusammenarbeit fördert und evidenzbasierte Entscheidungsfindung ermöglicht. Der Echtzeitzugriff auf Daten unterstützt die Transparenz, indem er Klinikern ermöglicht, den Fortschritt von Forschungsstudien, Ergebnissen oder Qualitätsverbesserungsinitiativen zu überwachen und zu berichten. - Verbesserte Datenqualität. Standardisierte Dateneingabemethoden, automatisierte Validierung und umfassende Datenqualitätsprüfungen minimieren Fehler oder Diskrepanzen und verbessern die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Beobachtungen. - Einhaltung von Standards und Vorschriften. Die meisten eCRFs entsprechen den Datenschutzbestimmungen und Datenschutzstandards, die sensible Informationen schützen, ethische Datenhandhabungspraktiken fördern und Vertrauen aufbauen. Herausforderungen von eCRFs Während elektronische Case-Report-Formulare erhebliche Vorteile bieten, gehen sie auch mit spezifischen Herausforderungen einher, die Forscher und Studienkoordinatoren kennen sollten. Hier sind einige häufige Herausforderungen im Zusammenhang mit eCRFs: - Technische Komplexität. Die Arbeit mit eCRFs erfordert Vertrautheit mit dem gewählten elektronischen Datenerfassungssystem, was besonders für Personen mit begrenzten technischen Fähigkeiten eine Herausforderung darstellen kann. Die Integration von eCRFs in andere klinische Studiensysteme kann ebenfalls Herausforderungen darstellen. - Datenschutz und Sicherheit. Der Schutz von Teilnehmerdaten ist entscheidend, und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zur Verhinderung von Datenverletzungen ist schwierig. - Technische Probleme und Ausfallzeiten. Technische Störungen, wie Systemausfälle oder Verbindungsprobleme, können die Funktion von eCRFs stören. - Kostenüberlegungen. Während eCRFs langfristig Kosteneinsparungen bringen können, können die anfänglichen Investitionen in Softwarelizenzen, Infrastruktur, Schulung und laufende Wartung erheblich sein und für kleinere Forschungsorganisationen budgetäre Einschränkungen darstellen. Wie werden Daten in EDC-Software gesammelt? Die Datenerfassungspraktiken variieren erheblich zwischen klinischen Studien, da jede einen anderen Zweck hat. Aber EDC-Systeme ermöglichen es Sponsoren klinischer Studien, maßgeschneiderte eCRF-Formulare zu entwerfen, um sicherzustellen, dass Forscher die notwendigen Daten gemäß der angegebenen Forschungshypothese und dem Datenerfassungsplan sammeln. Um besser zu verstehen, wie die elektronische Datenerfassung in den Arbeitsablauf klinischer Studien passt, betrachten wir drei Methoden, die Forscher verwenden, um Daten in EDC-Software einzugeben: - Direkte Dateneingabe ermöglicht es Forschern, sich in die EDC-Software einzuloggen, das relevante eCRF für die Studie zu öffnen und dann die klinischen Daten in das System einzugeben, die sofort für andere Interessengruppen zur Überprüfung verfügbar werden. - Transkription von Papier- oder elektronischen Quellen. In diesem Fall können Forscher Papier-CRF-Formulare ausfüllen und diese dann in das EDC-System transkribieren. Dies wird nicht empfohlen, da Fehler, die auf Papier gemacht werden, in das elektronische Format übertragen werden können, was zu Datenfehlern führt und den Zweck der Verwendung eines eCRF gegenüber einem Papier-CRF zunichte macht. - Automatische Übertragung. Moderne EDC-Systeme können Datenübertragungen von elektronischen patientenberichteten Ergebnissen (ePRO) und angeschlossenen medizinischen Geräten empfangen und helfen, Teile der Dateneingabe zu automatisieren. Die beste elektronische Datenerfassungssoftware EDC-Software ist ein computergestütztes System, das klinische Studiendaten elektronisch erfasst. Es erstellt, speichert und verwaltet eCRFs. EDC-Software umfasst typischerweise Funktionen wie Datenvalidierung und -verifizierung, Anfragenmanagement und Berichtswerkzeuge. Während Papier-CRFs eine traditionelle Methode zur Datenerfassung sind, werden eCRFs, die mit EDC-Software erstellt wurden, immer beliebter für die Datenerfassung in klinischen Studien. Damit Software in diese Kategorie aufgenommen wird, muss sie: - Den regulatorischen Anforderungen entsprechen, wie den Richtlinien des Internationalen Rates für Harmonisierung der technischen Anforderungen an Arzneimittel für den menschlichen Gebrauch (ICH). - Intuitiv sein, damit Benutzer Daten einfach eingeben können, ohne Fehler zu machen. - Die Möglichkeit bieten, Datenfelder hinzuzufügen oder zu entfernen, neue Formulare zu erstellen und Benutzerrollen und -berechtigungen einzurichten. - Robuste Sicherheitsfunktionen enthalten, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu schützen. Dazu gehören Benutzerauthentifizierung, Datenverschlüsselung und Prüfpfade. - Mit anderen Systemen integrierbar sein, wie elektronische Gesundheitsakten (EHR) und klinische Studienmanagementsysteme (CTMS), um die Datenerfassung und -verwaltung zu verbessern. - Den Benutzern umfassende Unterstützung und Schulung bieten, um sicherzustellen, dass sie die Software effektiv nutzen und Probleme beheben können. - Kosteneffektiv sein, wobei die Gesamtkosten des Besitzes über den gesamten Verlauf der klinischen Studie berücksichtigt werden. * Unten sind die Top 5 führenden elektronischen Datenerfassungssoftwarelösungen aus dem G2 Summer 2023 Grid® Report aufgeführt. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein. 1. Medrio EDC Medrio EDC, zusammen mit seinen ergänzenden eClinical-Lösungen, einschließlich ePRO, RTSM, eConsent und Direct Data Capture (DDC), hat seit 2005 das Vertrauen führender Pharma-, Biotech-, CRO-, Tiergesundheits-, Medizinprodukte- und Diagnostikunternehmen gewonnen. Ihr Ruf basiert nicht nur auf Vertrauen, sondern auch auf außergewöhnlicher Effizienz. Die Plattform hat Sprunglogik und Bearbeitungsprüfungen als Standardfunktionen, die eine optimierte Datenerfassung gewährleisten. Darüber hinaus ist ihre Studienaufbauzeit beeindruckende 75 % schneller als der Branchendurchschnitt, was wertvolle Zeit im Forschungsprozess spart. Was Benutzer am meisten mögen: "Mit einem einfachen Design ist es leicht zu navigieren und einfach zu verstehen. Darüber hinaus ermöglicht die Sicherstellung, dass Anfragen und Informationen leicht zugänglich sind, den Benutzern, die gesuchten Antworten schnell abzurufen." - Medrio EDC Review, Ammara C. Was Benutzer nicht mögen: "Studien, die ein komplexes Design erfordern, können in Medrio nicht programmiert werden. Das Schreiben von Bearbeitungsprüfungen ist eine einfache, aber langwierige Aufgabe, da jedes Mal jedes EDC-Objekt aus dem Dropdown-Menü ausgewählt und an die richtige Stelle gezogen werden muss. Es wäre vorzuziehen, wenn wir dies mit einer schnellen Bearbeitung tun könnten." - Medrio EDC Review, Vaibhav K. 2. Medidata Rave Medidata Rave ist ein hochmodernes cloudbasiertes klinisches Datenmanagementsystem, das die Erfassung, Verwaltung und Berichterstattung klinischer Forschungsdaten revolutioniert. Medidata Rave wurde entwickelt, um die Effizienz und Genauigkeit zu verbessern, und ermöglicht es Benutzern, Patientendaten elektronisch zu erfassen, einschließlich Besuchsdetails, Laborergebnisse und unerwünschte Ereignisse. Was Benutzer am meisten mögen: "Es gewährleistet die unabhängige Wartung aller CRF-Versionen, hilft, das höchste Maß an Flexibilität zu erreichen, bietet umfangreiche Flexibilität für das Datenbankdesign, bietet Unterstützung für Anwendungsprogrammierschnittstellen (API), generiert Standard- und benutzerdefinierte Berichte, integriert Lösungen wie Zielquellendatenverifizierung (TSDV), Sicherheitsgateway, Batch-Uploader und klinische Ansichten. Darüber hinaus ist es einfach zu implementieren und bietet eine außergewöhnliche Benutzererfahrung und umfassende Funktionen für das Standort- und Anfragenmanagement." - Medidata Rave Review, Mohit J. Was Benutzer nicht mögen: "Wir haben begrenzte Kontrolle über das visuelle Erscheinungsbild des Formulardesigns. Darüber hinaus können wir keine Front-End-Anfragen wie JavaScript beim Programmieren nutzen." - Medidata Rave Review, Suresh K. 3. Viedoc Viedoc ist eine innovative Lösung, die entwickelt wurde, um klinische Studien in der Life-Science-Industrie zu beschleunigen. Seit seiner Gründung im Jahr 2003 hat Viedoc einen bedeutenden Einfluss gehabt und es über 1 Million Patienten aus mehr als 75 Ländern ermöglicht, an Studien teilzunehmen, die von ihrer Technologie unterstützt werden. Dies zeigt die weit verbreitete Akzeptanz und das Vertrauen in Viedocs Lösungen innerhalb der Forschungsgemeinschaft. Was Benutzer am meisten mögen: "Das Viedoc-Team zeigte während der Implementierung unseres EDC für eine neue Studie außergewöhnliches Wissen, Kompetenz und Hilfsbereitschaft. Sie gaben uns unschätzbare Ratschläge und lieferten konsequent qualitativ hochwertige Ergebnisse innerhalb der vereinbarten Zeitrahmen. Ihre schnelle Reaktionsfähigkeit und Flexibilität bei der Beantwortung unserer Fragen und Anfragen waren lobenswert. Die Zusammenarbeit mit ihnen war eine großartige Erfahrung." - Viedoc Review, Irina W. Was Benutzer nicht mögen: "Verbesserungen sind erforderlich, einschließlich sofortiger Tests von Bearbeitungsprüfungen, Aktualisierungen auf Subjektebene, eingeschränkter Bearbeitung von systemerstellten Seiten und Programmiermöglichkeiten auf systemgenerierten Seiten." - Viedoc Review, Nazeli S. 4. Drug Safety Triager Drug Safety Triager ist eine fortschrittliche, validierte Software zur Überprüfung der Pharmakovigilanz (PV) Literatur. Sie verbessert die Patientensicherheit, indem sie den Überwachungsprozess rationalisiert und intelligente Automatisierung durch eine maschinelle Lern-Engine - DELVE - nutzt. Durch die Vereinfachung des Überprüfungsprozesses ermöglicht sie es Teams, das Wohl der Patienten effektiv zu priorisieren. Was Benutzer am meisten mögen: "Als Krankenschwester oder Gesundheitsfachkraft erweist sich der Drug Safety Triager als vorteilhaft. Sein herausragendstes Merkmal sind jedoch seine regelmäßigen Updates. Angesichts der kontinuierlichen Produktion neuer Medikamente und der Bedeutung der Überwachung ihrer Wirksamkeit und Sicherheit wird die Fähigkeit von Triager, Medikamente kollektiv und individuell zu screenen und zu bewerten, nicht nur hilfreich, sondern zu einer absoluten Notwendigkeit in unserem Bereich. Selbst wenn es nicht in unser EMR-System integriert wäre, würde ich es gerne als eigenständiges Werkzeug für die Arbeit haben. Ich kann nicht genug betonen, wie wichtig der Drug Safety Triager ist; ich habe nur positive Dinge darüber zu sagen." - Drug Safety Triager Review, Sheena C. Was Benutzer nicht mögen: "Um die Effektivität des Drug Safety Triager zu maximieren, müssen die Schulungsmaterialien benutzerfreundlich und leicht verständlich sein. Darüber hinaus würde die Verbesserung der Datenanalysemöglichkeiten, um eine breitere Palette von Signalen zur Analyse aus den verfügbaren Ressourcen bereitzustellen, seine Wirkung erheblich verstärken. Durch die Integration dieser Verbesserungen kann der Drug Safety Triager den Benutzern ein intuitiveres und aufschlussreicheres Erlebnis bieten, das es ihnen ermöglicht, fundierte Entscheidungen mit größerem Vertrauen zu treffen." - Drug Safety Triager Review, Sanjib M. 5. OpenClinica OpenClinica ist eine umfassende Lösung, die Datenmanager, klinische Forscher und Studienteilnehmer durch effizientes klinisches Datenmanagement und Automatisierung unterstützt. Was Benutzer am meisten mögen: "Ich nutze OpenClinica 4 als Datenmanager, was sich als außergewöhnliche Wahl erwiesen hat. OpenClinica 4 ist ein hochmodernes und äußerst intuitives System, das alle notwendigen Funktionen für meine Rolle umfasst. Das herausragende Merkmal für mich ist das Insight-Tool, das unschätzbare Einblicke und Analysemöglichkeiten bietet. Darüber hinaus bietet das Support-Team stets schnelle und kompetente Unterstützung, was ein nahtloses Erlebnis gewährleistet." - OpenClinica Review, Giorgos T. Was Benutzer nicht mögen: "Die Endbenutzeroberfläche ist nicht benutzerfreundlich, aber die Integration neuerer Technologien und eines CSS-Frameworks kann ihre Benutzerfreundlichkeit erheblich verbessern und sie auch mobilfreundlich machen." - OpenClinica Review, Shilkumar N. Stift und Papier reichen einfach nicht aus Elektronische Case-Report-Formulare bieten eine vielseitige Lösung zur Erfassung und Verwaltung von Daten in klinischen Studien. eCRFs lösen viele der Herausforderungen bei der Datenerfassung, die häufig während klinischer Studien auftreten, wie die Verwaltung von Daten an mehreren Standorten. Während CRFs noch in Gebrauch sind, haben klinische Studien schnell auf eCRFs umgestellt. Mit eCRFs können alle Beteiligten im klinischen Studienprozess Informationen leicht zugreifen und teilen, was zu effizienterer und effektiverer Forschung führt. Datenerfassung, -speicherung und -verwaltung sind in vielen Branchen - insbesondere im Gesundheitswesen - von entscheidender Bedeutung. Erfahren Sie mehr darüber, wie elektronische Datenerfassung bei der Verwaltung von klinischen Studiendaten hilft.