Modul #1 Einführung in das Datenmanagement bei klinischen Studien Überblick über die Bedeutung des Datenmanagements bei klinischen Studien, behördliche Anforderungen und bewährte Verfahren
Modul #2 Grundlagen des Datenmanagements bei klinischen Studien Definition von Datenmanagement, Datenfluss und Datenqualität bei klinischen Studien
Modul #3 Behördliche Anforderungen an das Datenmanagement Überblick über behördliche Richtlinien und Standards für das Datenmanagement bei klinischen Studien, einschließlich der Richtlinien von FDA, EMA und ICH
Modul #4 Datenmanagementplanung Entwicklung eines Datenmanagementplans, einschließlich Datenmanagementstrategie, Datenqualitätskontrolle und Datenqualitätssicherung
Modul #5 Datenerfassung und -gewinnung Überblick über Datenerfassungsmethoden, einschließlich Fallberichtsformulare, elektronische Datenerfassung und Datenimport
Modul #6 Datenqualitätskontrolle und -sicherung Methoden zur Gewährleistung der Datenqualität, einschließlich Datenbereinigung, Datenvalidierung und Datenüberprüfung
Modul #7 Datenmanagementsysteme und -tools Überblick über Datenmanagementsysteme, einschließlich Managementsysteme für klinische Studien, elektronische Datenerfassungssysteme und Data Warehouses
Modul #8 Datenintegration und Interoperabilität Methoden zur Integration von Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Datenstandardisierung und Datenharmonisierung
Modul #9 Datensicherheit und Vertraulichkeit Bedeutung von Datensicherheit und Vertraulichkeit in klinischen Studien, einschließlich Datenverschlüsselung und Zugriffskontrolle
Modul #10 Datensicherung und -archivierung Strategien für Datensicherung und -archivierung, einschließlich Datenspeicherung und Datenabruf
Modul #11 Datenqualitätsmetriken und -berichte Überblick über Datenqualitätsmetriken und -berichte, einschließlich Datenqualitäts-Dashboards und Datenqualitätsberichte
Modul #12 Datenmanagement und -analyse Überblick über Datenanalyse und -visualisierung in klinischen Studien, einschließlich Data Mining und statistischer Analyse
Modul #13 Risikobasiertes Monitoring und Datenqualität Überblick über risikobasiertes Monitoring und seine Auswirkungen auf die Datenqualität, einschließlich gezielter Quelldatenüberprüfung
Modul #14 eSource-Daten und direkte Datenerfassung Überblick über eSource-Daten und direkte Datenerfassung, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten und Wearables
Modul #15 Real-World-Daten und Real-World Beweise Überblick über Realweltdaten und Realweltbeweise, einschließlich Anspruchsdaten und patientengenerierte Daten
Modul #16 Datenmanagement in Phase-I- und Frühphasenstudien Besondere Herausforderungen und Überlegungen zum Datenmanagement in Phase-I- und Frühphasenstudien
Modul #17 Datenmanagement in Spätphasen- und Beobachtungsstudien Besondere Herausforderungen und Überlegungen zum Datenmanagement in Spätphasen- und Beobachtungsstudien
Modul #18 Datenmanagement in Studien zu Kindern und seltenen Krankheiten Besondere Herausforderungen und Überlegungen zum Datenmanagement in Studien zu Kindern und seltenen Krankheiten
Modul #19 Datenmanagement in globalen klinischen Studien Besondere Herausforderungen und Überlegungen zum Datenmanagement in globalen klinischen Studien, einschließlich kultureller und sprachlicher Unterschiede
Modul #20 Datenmanagement-Audits und -Inspektionen Vorbereitung auf Datenmanagement-Audits und -Inspektionen, einschließlich Überprüfungen der Datenqualität und der Datengültigkeit
Modul #21 Datenmanagement und die Rolle des Datenmanagers Überblick über die Rolle und Verantwortlichkeiten des Datenmanagers in klinischen Studien, einschließlich Datenmanagementstrategie und Datenqualität Aufsicht
Modul #22 Datenmanagement und das klinische Studienteam Überblick über die Rolle des klinischen Studienteams im Datenmanagement, einschließlich der Zusammenarbeit und Kommunikation im Datenmanagement
Modul #23 Innovationen und Trends im Datenmanagement Überblick über Innovationen und Trends im Datenmanagement, einschließlich künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Blockchain
Modul #24 Best Practices und Standards im Datenmanagement Überblick über Best Practices und Standards für das Datenmanagement in klinischen Studien, einschließlich CDISC und CDASH
Modul #25 Kursabschluss und Schlussfolgerung Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Datenmanagement für klinische Studien
