加快获得救命疗法的途径取决于将分散的数据汇总、清理和转换为一个统一的数据库。传统的工具和流程将试验和患者置于风险之中。
我可能不是唯一一个喜欢《我爱露西》的人。这部 20 世纪 50 年代的电视情景喜剧记录了一位沮丧的家庭主妇在尝试不同的工作或爱好时所经历的搞笑冒险。在其中一集中，露西在一家巧克力工厂工作，在传送带上包装巧克力。起初，巧克力移动得很慢，但随着传送带的速度加快，她只能将无法快速包装的糖果藏起来、吃掉或扔掉。这项任务远远超出了她所接受的工具和培训所能胜任的范围。
这个比喻似乎过于简单，不足以描述当今临床数据管理团队的状态，但不久前，临床数据就像巧克力传送带一样缓慢地流动。手动处理和质量控制方法足以让团队跟上速度。现在情况已不再如此。
如今，临床试验中流经的数据比以往任何时候都多，来源也更多。临床数据管理团队必须定期汇总、清理和转换来自电子数据采集 (EDC) 系统、电子患者报告结果 (ePRO)、随机化和试验供应管理 (RTSM)、中央实验室、医疗设备和其他外部位置的数据，以确保临床数据库适合使用。
但是，就像以前的巧克力工厂团队一样，他们必须使用手动流程和断开连接的工具来跟上虚拟传送带上各种数据流的量。他们仍然检查电子邮件和服务器以查看数据交付情况，手动重新运行代码以刷新输出，拼凑无数的电子表格 柬埔寨赌博数据 跟踪器，并不断地将数据从一个地方移动到另一个地方，只是为了能够使用它。
在更复杂的试验设计和更短的时间表要求实时效率、纯数据和遵守科学标准的情况下，为什么我们仍然将临床数据管理视为一个缓慢的机械过程？为什么数据管理员仍然必须面对他们五年前描述的挑战：冗长的数据清理积压、不一致的数据格式和元数据，以及从第三方接收外部患者数据所需的漫长时间。这些问题可能导致数据有效性和法规遵从性的不确定性。
手动数据汇总和清理的成本虽然无法量化，但也是另一个值得关注的问题。根据最近的研究，数据查询（包括与研究站点工作人员或第三方数据提供商核对数据点）的成本可能为每数据点 28 美元至 225 美元。
随着临床数据的数量、来源和复杂性不断增加，依赖手动数据清理会给试验、患者和流程带来风险。这也与日益增长的训练有素的数据管理员的需求（以及短缺）背道而驰，而训练有素的数据管理员能够应对当今的挑战。
赞助商和 CRO 需要将数据管理员从单调、重复的任务中解放出来，以便充分利用他们在治疗和领域的专业知识。相反，大多数公司都派遣一小队外包数据检查员（由统计员和数据经理监督）来处理这项工作。就像成千上万的 Lucys 一样，他们手动检查数据并记录已完成的检查，但该行业的需求已经变得更加复杂。