Використання імітаційного моделювання для кількісного оцінювання ризиків, пов’язаних із реєстрацією даних у клінічному випробуванні

Abstract

Важливим аспектом якості клінічних випробувань (КВ) є належна реєстрація даних, однією із складових якої є правильні та точні дані, внесені до індивідуальної реєстраційної форми (ІРФ) пацієнта/добровольця. Пред- ставлені результати оцінювання та моделювання ризиків для процесу внесення даних до ІРФ на місці проведен- ня дослідження (МПД). У ході дослідження проаналізовані 292 ІРФ та вивчені журнали помилок та виправлень у ІРФ з 12 КВ, проведених у Клініко-діагностичному центрі Національного фармацевтичного університету (КДЦ НФаУ). Для оцінювання частоти помилок та виправлень у ІРФ запропоновано використання ключового показ- ника ризику – коефіцієнта помилок (kn) та встановлені характеристичні інтервали його значень: оптималь- ний (0-3); загрозливий (3,1-5); недопустимий (більше 5). Використовуючи метод Монте-Карло побудовано про- гнозну модель зміни коефіцієнта помилок, за якою визначено, що ймовірність перевищення межі загрозливого інтервалу складає лише 0,026. Для цієї ситуації створено модель економічних наслідків з використанням даних стосовно можливого подовження терміну КВ та збільшення витрат, отриманих шляхом експертної оцінки. Ймовірність подовження проекту на максимальний термін до 4 днів складає 0,019, виникнення додаткових ви- трат у розмірі до 3% від основного кошторису випробування складає 0,02. Отримані результати свідчать про високий рівень якості процесу внесення даних у ІРФ у КДЦ НФаУ. Запропонована методика може бути рекомен- дована для здійснення моніторингу з боку спонсора, самоконтролю МПД та використана при підготовці до візитів монітора, інспекцій чи аудитів, а також для планування та проведення інспекцій МПД регуляторними органами.

Важным аспектом качества клинических исследований (КИ) является надлежащая регистрация данных, кото- рая предполагает внесение в индивидуальную регистрационную карту (ИРК) пациента/добровольца правиль- ных и точных данных. Изложены результаты оценки и моделирования рисков для процесса внесения данных в ИРК в исследовательском центре (ИЦ). В ходе работы был проведен анализ 292 ИРК и изучены журналы ошибок и исправлений в ИРК для 12 КИ, которые проводились в Клинико-диагностическом центре Национального фар- мацевтического университета (КДЦ НФаУ). Для оценки частоты ошибок, допущенных в ИРК, было предложено использование ключевого показателя риска – коэффициента ошибок (kn) и установлены характеристические интервалы его значений: оптимальный (0-3); угрожающий (3,1-5); недопустимый (больше 5). Используя метод Монте-Карло, мы построили прогнозную модель изменения коэффициента ошибок, с помощью которой было установлено, что вероятность превышения коэффициентом ошибок границы угрожающего интервала со- ставляет всего 0,026. Для этой ситуации была создана модель экономических последствий с использованием данных относительно возможного удлинения КИ и увеличения расходов, полученных путем экспертной оцен- ки. Вероятность удлинения сроков проекта исследования на максимальный срок до 4 дней составила 0,019, а вероятность возникновения дополнительных затрат в максимальном размере до 3% от основного бюджета составила 0,02. Полученные результаты свидетельствуют о высоком уровне качества процесса внесения дан- ных в ИРК в КДЦ НФаУ. Предложенная методика может быть рекомендована для осуществления спонсором мониторинга, самоконтроля ИЦ при подготовке к визитам монитора, к инспекциям или аудитам, а также для планирования и проведения инспекций ИЦ регуляторными органами.

Appropriate data collection is an essential aspect of clinical trial (CT) quality and includes accurate and precise data entered into a case report form (CRF). The paper presents the results of risk assessment and modelling for the data collection process in the trial site. In research 292 CRF were analysed and CRF corrections documentation for 12 CT carried out in Clinical and Diagnostic Centre of the National University of Pharmacy (CDC NPhaU). In order to evaluate the rate of errors made in CRF we proposed a key risk indicator – error coefficient (kn) with specific intervals of values: optimal (0-3); threatening (3,1-5); critical (more than 5). The model of the error coefficient changes was created by Monte-Carlo method and probability of critical values of the error coefficient was 0.026. The economic consequences for these cases were predicted by modelling on the basis of expert estimates regarding CT project time and required costs. Probability of the maximal project time increase to 4 days was 0.019; probability of maximal additional costs up to 3% of the budget was 0.02. The results obtained indicate the high quality of the data collection process in the CDC NPhaU. The method proposed may be recommended for sponsors for risk-based monitoring implementation, for trial sites preparing to monitoring visits, audits or inspections, for regulatory bodies for planning inspections of trial sites.