การบริหารจัดการข้อมูลระบบเครือข่าย...

การบรหารจดการขอมลระบบเครอขาย

โดยใช ScanTRIAD

รศ.ดร . บณฑต ถนคำารพ, PhD. (Statistics)

ผอำานวยการศนยบรหารจดการขอมลและสนบสนนดานสถต

ภาควชาชวสถตและประชากรศาสตรคณะสาธารณสขศาสตร มหาวทยาลย

ขอนแกน

สวนประกอบขององคความรจากการวจย ความรจากการวจย = ความ

จรง + สงรบกวน

อคตในการเลอกตวอยาง [Selection Bias]อคตในการเกบขอมล [ Information Bias]อคตจากปจจยตางๆ ทเกยวของ [ Confounding Bias]

อคต(Bias หรอ

Systematic error )

ความบงเอญ (Random

error)ผดจากความเปนจรงไปอยางเปนระบบ เปนไปโดยธรรมชาต

ลดสงรบกวนโดยการออกแบบการศกษาวจยทด และมการประกนคณภาพการวจย

ผดจากความเปนจรงไปโดยบงเอญ

Data Management

บทบาทการบรหารจดการขอมลตอองคความรจากการวจย

Selection Bias [All eligible subjects vs. Lost to follow-up and Non-response]

ขอมลผดจากความเปนจรงอยางเปนระบบ

ขอมลผดจากความเปนจรงโดยบงเอญ • Cancel out in large study

• Achieve precision by reducing measurement error

ขอมล องคความรทมคณภาพ

วเคราะห/แปลผล

Data entry -> Data editing & cleaning -> Back-up storage

บทบาททมกเขาใจวาทำาเพยงเทาน

Systematic Approach -------> Statistical Coordinating Center

บทบาททควรทำา

Information Bias [Validity & reliability of tools vs. Data management]

Confounding Bias [All related predictors vs. what were collected]

คณภาพขอมลทเกบมาได + การบรหารจดการขอมลทด

สำาคญมาก

Systematic Approach“Data Management and Statistical Support”

Availability of complete, clean data takes time, effort, and attention to details.

Researcher + Statistician รวมวางแผนตงแตเรมโครงการวจย

“งานทหนกทสดคอ Clean data ทไดจากการขาดการวางแผนทด”

ม Manual of Operation ทชดเจน รวมทง Plan for data analysis Statistician + Data manager + Programmer รวมทำางานตอไปอยางใกลชด

Detect ปญหาใหเรว แลวแกไขอยางรวดเรว

ทกกระบวนการใหม Documentation

การประกนคณภาพงานวจยมาตรฐานสากลในการทำาวจยทางการแพทย

ICH-GCP ดรายละเอยดท http://www.ich.org

รเรมโดย European Union (EU), Japan, และ USA เมอ1996

ICH = International Conference on Harmonisation of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use

GCP = Good Clinical Practice

หลายประเทศทวโลกตาม เชน Australia; Canada; the Nordic countries; WHO; etc. ผลตภณฑจากผลการวจยททำาตาม ICH-GCP เทานนทจะไดรบพจารณาขนทะเบยน

แนวทางทกำาหนดนน สามารถปรบใชไดกบทกประเภทการวจย

เปาหมายหลกQuality assurance and/or control

Prevent problemsDetect problemsCorrect problems

Quality assurance elements

• Prevention– Well-written protocol, manual of operations– Collection limited to essential items, uncomplicated forms,

criteria– Pre-test study forms and procedures – Investigators commitment to follow protocol– Training and certification of all staff– Data from central classification committees, specialized

equipment (calibration), central laboratories or reading centers (internal replication; external duplication or standards)

– Maintain study records; audit trails, archiving

Adopted from Shrikant I. Bangdiwala, Ph.D.

Quality assurance elements

• Detection– Central monitoring of data on individual subjects:

• data entry system checks• logical, consistency checks• extreme values

– Site visits: standard check-list, records audit– Comprehensive performance-monitoring reports: study

overall, by site, by staff• recruitment, follow-up, adherence, completion of procedures• errors

– Statistical investigations of aggregate data: by site, by staff• identify unusual patterns• lack of variability• unusual relationships in the data

Adopted from Shrikant I. Bangdiwala, Ph.D.

Quality assurance elements

• Correction– correct the errors and minimize the chance of future

occurrences– procedures must be implemented early in the study– empower individuals, committees, centers to address

problems– effect of systematic errors, bias, violations of protocol– address individual site or staff performance– redress misconduct or fraud– Document all actions

Adopted from Shrikant I. Bangdiwala, Ph.D.

Design of data collection formsPaper-based : ระบบบนทกขอมล, ระบบลงรหส, ความแนนของเนอหา, ความซบซอน ฯลฯElectronic-based : CAPI, PDA, Web-based, Applications, Optical Scan, etc

Data collection methodsSelf-administered ลายมอ, สภาพกระดาษทไดรบกลบ, ระบบตรวจกรองคาทผด, ฯลฯ Interview

Type of projectsSingle site VS Multi-center Cross-sectional or LongitudinalRoutine data collection

Others Small size project VS Mega study VS Country census Real-time monitoring, Urgent, Allow sufficient time

Data Entry Design ConsiderationsRDM Processes

Portal of data entry Distributed data entry Centralized data entryDesign of data entry interface

Direct VS Via CRFKey punching VS Mouse clicking VS Optical scanSpread sheet style VS WYSIWYG

Data entry, validation, and verification methods Single VS Double data entry Embedded validation at entry VS Validation externally Verification tools : Paper VS Printout, Paper VS Screen, Screen VS Screen, Two parts within a screen, Data and images being integrated (SD and CRF can be integrated)

Data Entry DesignRDM Processes

RDM Processes

• Data cleaning– All variables or key variables?– How much computerized vs manual?– Consistency checks – across variables, across forms,

across time, across similar individuals– Frequency and timing given rate of accumulation and

study needs– Audit trail & documentation – ALL changes to original

data specify what, when, why, by whom

RDM Processes

• Audit trail & documentation – ALL changes to original data specify what, when, why, by whom

• WHY? – Monitor study integrity and quality assurance

• CC does this separately by personnel, collectively for trends– Regulatory agencies wish to compare the information in original

data collection forms with that in reports• Usually, sample 10% of subjects in database, 100% of data from

sampled subjects, and often 100% of subjects for key variables

• Tolerance of errors: < 25/10000 fields = 0.25%

Main TasksData Management using

1. Scan

2. Verify

3. Purify

Back Office

Front Office

SCAN

VERIFY PURIFY

Login to the client computer

Login to the client computer

Unzip to database server

1.Scan

2.Verify

3.Purify

Scan and activate

OMR & ICR

Export both images and data

as a ZIP file

Load data

Verify data

Send data to the server

Save data

Check items with verification

remarks

Check items based on EDA

results

Data ready for researchers

ขนตอนการทำางานCheck for

image error and fix if any

Check items with validation

warnings

Feed paper

ศนยบรหารจดการขอมลฯ

SCANNER

ScanTriad

INTRANET SERVER

ตนรภยท สนง. โครงการวจย

DVD Backup

INTERNETADSL

DVD Backup

1. VERIFY

2. PURIFY

HDD-USB

3. DELIVER

Downloading station

Data Management System with Tools forOptical Recognition, Verification, and Purification.

http://www.scantriad.com

จดเตรยมแบบสอบถามทไดรบจากไปรษณยจดเปน Lot เพอเตรยมสแกน

แบบสอบถาม จดเปน Lot เพอเตรยมสแกน

สแกนแบบสอบถาม

สแกนแบบสอบถาม ดใหละเอยด

Data Verification Center

Data Verification Center

Example that data verification is needed

Example that data verification is needed

Example that data verification is needed

Example that data verification is needed

Example that data verification is needed

Example that data verification is needed

Example that data verification is needed

Example that data verification is needed

คมอ Verify