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Risques compétitifs : méthodes d’Aalen-Johansen et test de Gray désormais intégrées dans EasyMedStat
Nouveau sur EasyMedStat : risques compétitifs en analyse de survie avec méthode Aalen-Johansen et test de Gray. Comparez vos groupes avec des exports personnalisés.
Découvrez EasyMedStat 4, la dernière version qui transforme le suivi clinique en centralisant la gestion des patients, en simplifiant le monitoring des données et en améliorant la qualité des informations. Économisez du temps, diminuez les erreurs et facilitez la coopération de vos équipes.
Nous sommes ravis de vous présenter la version 3.40 d’EasyMedStat, qui apporte deux améliorations majeures pour simplifier la gestion des questionnaires électroniques (ePRO) et améliorer l’expérience des patients. 🔄 Reprendre un questionnaire là où on l’a laissé Les questionnaires longs peuvent être fastidieux à remplir d’un seul coup. Désormais, lorsqu’un patient interrompt un questionnaire, il pourra le reprendre directement à la dernière question complétée . ✅ Gain de temps : plus besoin de recommencer depuis le début. ✅ Confidentialité préservée : les réponses précédentes ne sont pas affichées si quelqu’un d’autre reprend le questionnaire. ✅ Suivi amélioré : un questionnaire terminé passe en statut "Complété", tandis qu’un questionnaire inachevé reste en "Partiellement complété". 🛠️ Une meilleure gestion des questionnaires vides Les questionnaires envoyés aux patients sont désormais plus intelligents : ✅ Fini les intros et outros inutiles pour les sections vides. ✅ Un questionnaire sans question ne sera pas envoyé , évitant ainsi des envois inutiles. ✅ Vérification en temps réel avant l’envoi, pour s’assurer que le questionnaire contient bien des données pertinentes. ✅ Transparence totale : si un questionnaire est annulé car vide, son statut "ANNULÉ" est affiché avec une explication. 🚀 Vers une expérience plus fluide et efficace Avec cette mise à jour, nous faisons un pas de plus vers une gestion plus intuitive et automatisée des questionnaires ePRO. Moins de perte de temps, plus de pertinence, et une meilleure expérience pour tous !
Quoi de neuf ? Auparavant, il n'était possible de signer, vérifier ou verrouiller (SVL) qu’un formulaire patient entier. Désormais, vous avez plus de flexibilité ! Vous pouvez : ✅ Signer, vérifier ou verrouiller des catégories individuelles (ex : une visite spécifique) ✅ Signer, vérifier ou verrouiller des variables individuelles (ex : un seul point de données) Cela signifie que les moniteurs et les chercheurs n'ont plus besoin d'attendre la fin du formulaire patient pour valider les données. Vous pouvez maintenant vérifier et approuver les informations au fur et à mesure qu'elles sont saisies ! Pourquoi est-ce utile ? 🔹 Validation des données plus rapide et plus précise – Validez les informations progressivement, sans attendre la fin du formulaire patient. 🔹 Meilleur suivi et traçabilité – Chaque action (signer, vérifier, verrouiller) est horodatée et enregistrée . 🔹 Intégrité des données renforcée – Verrouillez des points de données critiques ou des visites pour éviter toute modification non souhaitée. Comment ça fonctionne ? 1️⃣ Activer le SVL par Catégorie ou par Variable Allez dans Paramètres de la série > Monitoring Activez "Autoriser la signature, la vérification et le verrouillage par catégorie" ou "Autoriser la signature, la vérification et le verrouillage par variable" Ces options sont désactivées par défaut 2️⃣ Nouvelles icônes pour chaque catégorie et variable Si l'option est activée, vous verrez trois nouveaux icônes (Signer ✅, Vérifier ✔️, Verrouiller 🔒) sur chaque catégorie et variable. Cliquez sur une icône pour signer, vérifier ou verrouiller les données correspondantes. 3️⃣ Sécurité & Audit Trail Une fenêtre de confirmation apparaît pour la signature et la vérification (pas pour le verrouillage). Vous devez entrer votre mot de passe pour confirmer. Toutes les actions sont enregistrées dans l'audit trail pour une traçabilité complète. 4️⃣ Permissions & Visibilité Seuls les utilisateurs ayant les autorisations de signature, de vérification ou de verrouillage peuvent effectuer ces actions. Tous les utilisateurs ayant accès au formulaire patient peuvent voir les statuts SVL. À noter 🔸 Une variable ou une catégorie verrouillée ne peut pas être modifiée via l'API ou l'ePRO 🔸 Supprimer et restaurer un patient conserve les statuts SVL 🔸 Les statuts SVL des patients, des catégories et des variables sont indépendants (ex : déverrouiller un patient ne déverrouille pas une catégorie ou une variable) Qui peut utiliser cette fonctionnalité ? Disponible pour tous les plans payants et les essais gratuits Peut être activée dans toute étude où le SVL par catégorie/variable est activé 🚀 Cette nouvelle fonctionnalité rend le monitoring plus efficace et structuré, garantissant une meilleure conformité et une fiabilité accrue des données en recherche clinique !
Dans le cadre d’un essai clinique, chaque inclusion de patient ou déclaration d’événement indésirable représente un moment clé nécessitant une vigilance accrue. Chez EasyMedStat, nous avons à cœur de vous aider à optimiser vos processus en introduisant une nouvelle fonctionnalité : les Monitoring Automations. Pourquoi cette fonctionnalité est-elle importante ? Gérer plusieurs études cliniques simultanément peut être complexe. Dans ce contexte, il est facile de passer à côté d’une information essentielle, comme l’inclusion d’un nouveau patient ou la déclaration d’un événement indésirable. Grâce à notre nouvelle fonctionnalité, vous pouvez automatiser des notifications par email dès qu’un patient est inclus ou qu’un événement indésirable est déclaré, vous permettant ainsi de gagner en réactivité tout en évitant les erreurs humaines. Comment cela fonctionne-t-il ? L’Automatisation de Monitoring repose sur un principe simple : vous définissez une action qui est automatiquement déclenchée par un événement spécifique, comme l’inclusion d’un patient ou la déclaration d’un événement indésirable. Prenons deux exemples d’utilisation : Inclusion d’un nouveau patient : Lorsque l’inclusion d’un nouveau patient est validée dans votre eCRF, un email est automatiquement envoyé à l’équipe de recherche clinique. Vous pouvez personnaliser ce message avec des variables liées au patient, à l’utilisateur ou encore au site d’inclusion, ce qui permet de contextualiser l’email selon vos besoins spécifiques. Déclaration d’un événement indésirable : Lorsqu’un événement indésirable est déclaré, un email peut être envoyé à l’équipe des affaires réglementaires. Il est également possible de définir une condition basée sur la gravité de l’événement. Par exemple, seuls les événements graves peuvent déclencher une notification. Un gain de temps précieux pour vos équipes Les Automatisations de Monitoring offrent une souplesse incroyable. Au lieu de devoir constamment vérifier manuellement les inclusions et les événements dans vos différentes études, vous pouvez désormais compter sur ces notifications automatiques qui vous tiendront informé en temps réel. Cette fonctionnalité permet non seulement d’améliorer la réactivité de vos équipes, mais aussi d’éviter des oublis ou des retards dans le traitement des données critiques. Personnalisation et souplesse d’utilisation L’un des grands avantages de cette fonctionnalité réside dans sa personnalisation. Que ce soit pour l’objet du message, le contenu de l’email ou encore les destinataires, tout peut être adapté à vos besoins. Vous pouvez insérer des variables liées aux patients (comme la date d’inclusion, l’identifiant du patient) ou aux utilisateurs (nom, prénom), afin que chaque notification contienne des informations pertinentes. De plus, il est possible de configurer des notifications spécifiques à un ou plusieurs sites , en fonction de la configuration de votre étude. Par exemple, vous pouvez choisir de recevoir des notifications uniquement pour des inclusions effectuées sur certains centres. Conclusion Avec cette nouvelle fonctionnalité, EasyMedStat franchit une nouvelle étape dans l’accompagnement des équipes de recherche clinique. En automatisant des tâches essentielles comme les notifications d’inclusion ou d’événements indésirables, vous améliorez à la fois l'efficacité et la sécurité de vos essais. N’attendez plus pour découvrir et tester les Automatisations de Monitoring sur votre interface EasyMedStat ! Restez connecté, réactif, et concentrez-vous sur l’essentiel : la réussite de vos études cliniques.
Nous sommes heureux d’annoncer deux mises à jour importantes dans EasyMedStat qui améliorent la flexibilité et la fiabilité de vos workflows de recherche clinique : l’identifiant de dossier personnalisé (CRID) et les modes Test/Production. Ces fonctionnalités vous offrent un meilleur contrôle sur les identifiants des patients ainsi que la possibilité de basculer facilement entre un environnement de test et de production. Voici un aperçu des nouveautés et de leurs avantages pour votre recherche. Identifiant de dossier personnalisé (CRID) pour une meilleure gestion des patients En recherche clinique, il est essentiel de suivre les participants à l’aide d’identifiants clairs et cohérents. Pour répondre à ce besoin, EasyMedStat propose désormais une option pour personnaliser les identifiants des patients grâce à la nouvelle fonctionnalité CRID. Vous pouvez définir un modèle personnalisé pour générer automatiquement des identifiants uniques, qui peuvent inclure des éléments numériques et alphanumériques. Ce système garantit que les identifiants sont générés automatiquement, non modifiables, et incrémentés de manière séquentielle, ce qui réduit les erreurs et assure une cohérence. Les principales fonctionnalités du CRID : Formats personnalisables : Définissez la structure de vos identifiants (ex. : 001, AA-001, ou MC-PAR-001 pour des études multicentriques). Support des études multicentriques : Générer des identifiants spécifiques à chaque site, en utilisant des modèles prédéfinis comme les initiales du site ou un code numérique. Compteurs globaux ou spécifiques par site : Choisissez entre un compteur unique pour toute l’étude ou des compteurs indépendants pour chaque site. Cette fonctionnalité simplifie l’identification des patients, facilitant ainsi la gestion des participants sur différents sites et réduisant les risques d’erreurs dans les données. Vous pouvez en apprendre plus depuis notre base de connaissances : How to Customize the Patient Identifier? (AA-001, ...) Modes Test/Production pour une transition sécurisée vers des données en temps réel En plus du CRID, nous avons introduit le mode Test/Production pour faciliter la transition de votre étude du développement à la collecte de données en conditions réelles. Pendant les premières phases d’une étude, il est souvent nécessaire de tester les paramètres, les workflows et les processus de saisie de données sans risquer d’affecter les données réelles des patients. Désormais, vous pouvez commencer en mode Test, où vous pouvez expérimenter sans contrainte, puis passer en mode Production lorsque vous êtes prêt à collecter des données en temps réel. Les principaux avantages des modes Test/Production : Environnement de test sécurisé : En mode Test, vous pouvez configurer librement les paramètres de la série, y compris les modèles de CRID, sans affecter les données réelles de l’étude. Transition contrôlée vers la production : Lorsque votre étude est prête, vous pouvez passer en mode Production, verrouillant ainsi les paramètres clés tels que le CRID, et garantissant qu’aucune réinitialisation accidentelle des compteurs ne se produise. Gestion sécurisée des données : Une fois en mode Production, les données et dossiers des patients sont verrouillés pour garantir qu’aucune modification non intentionnelle ne perturbe l’étude. Ces modes offrent flexibilité et tranquillité d’esprit, vous permettant de préparer et de valider les paramètres de l’étude avant de les lancer dans un environnement réel. Conclusion Avec l’introduction de l’identifiant de dossier personnalisé (CRID) et des modes Test/Production, EasyMedStat continue de fournir des outils qui améliorent la gestion de vos études et l’intégrité des données. Ces nouvelles fonctionnalités soutiennent un processus de recherche clinique plus organisé et sécurisé, que vous gériez une étude monocentrique ou un projet multicentrique complexe. Ces mises à jour sont dès maintenant disponibles pour tous les utilisateurs. Nous vous encourageons à explorer ces fonctionnalités lors de la configuration de votre prochaine étude afin de voir comment elles peuvent simplifier vos workflows de recherche et la gestion de vos données.
Dans l'univers de la recherche clinique, la précision n'est pas seulement un objectif ; c'est une nécessité. Reconnaissant cela, EasyMedStat est ravi de dévoiler une fonctionnalité révolutionnaire qui marque une avancée significative dans la gestion des données et le contrôle de qualité : les Bornes d'Événement. Cette nouvelle addition est conçue pour rationaliser le processus de saisie des données, améliorer l'exactitude, et réduire le temps passé sur le suivi des données. Explorons ce que les Bornes d'Événement impliquent et comment elles promettent de transformer la gestion des données cliniques. Que sont les bornes d'événement ? Les Bornes d'Événement sont une nouveauté permettant aux utilisateurs de définir des limites de dates minimales et maximales pour les variables d'Événement au sein des eCRF et ePRO. Cette fonctionnalité s'étend au-delà des limites statiques appliquées aux variables numériques, offrant à la fois des limites statiques (dates fixes) et dynamiques (dates spécifiques au patient). Les limites dynamiques sont particulièrement innovantes, car elles s'ajustent en fonction des valeurs d'autres variables événement, fournissant une approche sur mesure et flexible de la saisie des données.
Nous sommes ravis de vous annoncer le lancement de la toute dernière version de notre outil eCRF, une évolution majeure conçue pour répondre aux besoins croissants de la recherche clinique moderne. Avec des fonctionnalités innovantes et des améliorations significatives, cette version vise à rendre votre expérience encore plus fluide, plus rapide et plus intuitive.
Nous sommes ravis de vous annoncer la sortie de notre dernière fonctionnalité : Propensity Score Matching (PSM). Cet outil transforme le domaine de la recherche clinique en permettant aux chercheurs d'améliorer la qualité et la comparabilité de leurs études. Dans cet article de blog, nous explorerons l'importance du PSM, sa pertinence dans la recherche clinique et comment accéder à cette fonctionnalité sur EasyMedStat. Le premier outil guidé de Propensity Score Matching pour la recherche clinique Nous sommes fiers d'être les pionniers dans l'introduction d'un outil guidé pour le propensity score matching. Notre équipe d'experts a développé un algorithme robuste qui facilite l'identification et la mise en correspondance des sujets en fonction de caractéristiques clés, assurant une analyse comparative plus équilibrée et rigoureuse. Avec cette fonctionnalité, les chercheurs peuvent maintenant réaliser des analyses par score de propension en toute confiance , sachant que l'outil automatise les vérifications critiques des hypothèses requises . Celles-ci comprennent notamment la vérification du nombre approprié de covariables, l'évaluation de la comparabilité des groupes, la validation de l'hypothèse de support commun, et bien plus encore. En rationalisant et en automatisant ces étapes cruciales, nous permettons aux chercheurs de se concentrer sur leur analyse et leur interprétation, sachant que l'outil est là pour les soutenir. Qu'est-ce que le PSM ? Et pourquoi est-ce important ? Le Propensity Score Matching (PSM) est une technique statistique utilisée pour contrôler les variables de confusion potentielles dans les études non randomisées. Son objectif est de créer des groupes comparables en équilibrant la distribution des covariables entre les groupes de traitement et de contrôle. Ce faisant, le PSM aide à minimiser l'impact des facteurs de confusion , améliorant ainsi la validité interne de l'étude et renforçant les preuves obtenues. Le PSM est important car il permet aux chercheurs de répondre aux limites inhérentes des études non randomisées . Il leur permet de tenir compte des différences entre les caractéristiques des patients et de réduire les biais, conduisant à des résultats plus fiables et significatifs. Comment réaliser un Propensity Score Matching ? Pour accéder à la fonctionnalité de propensity score matching sur EasyMedStat, suivez ces étapes simples : 1. Rendez-vous dans le menu "Statistics" et cliquez sur "Compare groups" pour initier l'analyse comparative. 2. Choisissez les groupes que vous souhaitez comparer. 3. Cliquez sur "Match groups to improve comparability". 4. Sélectionnez les covariables sur lesquelles vous souhaitez baser l'appariement, en veillant à ce qu'elles soient pertinentes pour votre question de recherche. 5. Vérifiez la méthodologie avec notre outil de méthodologie intégré, qui offre une transparence et garantit l'exactitude du processus d'appariement. Avec l'interface conviviale d'EasyMedStat et son accompagnement étape par étape, les chercheurs peuvent intégrer facilement le propensity score matching dans la conception de leur étude, améliorant ainsi la fiabilité et la validité de leurs résultats. Le propensity score matching (PSM) est un outil puissant qui contribue considérablement à l'avancement de la recherche clinique. La fonctionnalité guidée de PSM d'EasyMedStat permet aux chercheurs de relever les défis des études non randomisées et d'améliorer la qualité de leurs recherches. En tirant parti des avantages du PSM, les chercheurs peuvent obtenir des résultats plus solides et fiables, conduisant à des décisions médicales mieux informées et à une amélioration des soins aux patients. Débloquez le potentiel du Propensity Score Matching avec EasyMedStat et propulsez votre recherche clinique vers de nouveaux sommets !
Comment garantir que l'on a choisi les bons scores cliniques pour son investigation clinique ? Lors d'une investigation clinique sur un dispositif médical, il est essentiel de choisir les bons scores cliniques pour évaluer de manière précise son efficacité. Les scores cliniques fournissent des mesures quantifiables et standardisées, permettant ainsi une évaluation objective des résultats cliniques. Dans cet article, nous explorons les différentes étapes pour sélectionner les scores cliniques adaptés à votre investigation clinique sur les dispositifs médicaux. Analysez la littérature scientifique Une étape fondamentale pour choisir les scores cliniques appropriés est d'effectuer une analyse approfondie de la littérature scientifique existante. Cette analyse permet de découvrir les scores cliniques déjà validés et utilisés dans des études antérieures portant sur des dispositifs médicaux similaires. Il sera également important de citer les références scientifiques à ces scores dans le protocole de l'investigation clinique pour justifier leur choix dans le cahier d'observation. En se basant sur les connaissances et l'expérience accumulées dans le domaine, on peut s'assurer de la pertinence des scores cliniques sélectionnés. Demandez conseil à vos investigateurs ! Travailler en étroite collaboration avec les investigateurs permet d'assurer que les scores cliniques choisis correspondent aux besoins de l'investigation clinique. Leur expertise et leur expérience pratique sont inestimables pour sélectionner les scores cliniques les plus appropriés en fonction du dispositif médical et du contexte de l'étude. Un autre avantage de co-construire le cahier d'observation avec les investigateurs est que ces derniers sont souvent familiers avec certains scores cliniques utilisés dans leur pratique médicale quotidienne. Ils pourront donc plus facilement collecter ces mêmes scores pour vos investigations cliniques. Limitez le nombre de scores au strict minimum Il est essentiel de limiter le nombre de scores cliniques dans le cahier d'observation. En évitant la surcharge d'informations, la collecte des données et l'analyse statistique seront simplifiées. Généralement, un à deux scores cliniques pertinents suffisent pour évaluer l'efficacité d'un dispositif médical. En effet, nombre de scores cliniques sont redondants et évaluent des aspects similaires d'une même pathologie avec des questions formulées différemment. En se concentrant sur les mesures les plus significatives et directement liées à l'objectif de l'étude, on obtient des données plus claires et plus exploitables. Les questionnaires patients (PROMs) Les questionnaires patients, ou Patient-Reported Outcome Measures (PROMs), sont un outil précieux pour recueillir les données directement auprès des patients. Ils fournissent des informations sur leur état de santé, leurs symptômes et leur qualité de vie. Cependant, il est important de prendre en compte la fatigue potentielle du au remplissage répété de ces questionnaires . D'autant plus si vous utilisez des questionnaires redondants ou que la fréquence d'envoi de ces questionnaires est élevée. Pour minimiser cette fatigue, il est nécessaire d'utiliser des questionnaires patients concis et ciblés, en évitant les informations redondantes ou non pertinentes. Un questionnaire bien conçu favorise la participation des patients et garantit des données plus complètes. Entre deux questionnaires équivalents, choisissez celui qui nécessite le moins de réponses Lorsque deux questionnaires sont fortement corrélés, il est préférable de choisir celui qui nécessite le moins de réponses de la part des patients ou des investigateurs. Cela simplifie la collecte des données, encourage la participation des patients et des investigateurs et diminue l'effort de monitoring. En veillant à la simplicité et à la convivialité des questionnaires, on obtient des données plus complètes et de meilleure qualité. L'importance des sous-échelles dans les scores cliniques Certains scores cliniques proposent des sous-échelles spécifiques, évaluant des aspects particuliers de l'efficacité d'un dispositif médical. Par exemple, un score fonctionnel peut également fournir des sous-scores évaluant la douleur, la mobilité ou les activités quotidiennes. Un score de qualité de vie peut fournir un sous-score "État mental". Ces sous-échelles peuvent fournir des informations détaillées et approfondies sur des domaines spécifiques. L'inclusion de ces sous-échelles pertinentes permet une évaluation plus complète de l'impact du dispositif médical. Ces sous-échelles peuvent donc être un critère de choix si vous hésitez entre plusieurs questionnaires. Conclusion Choisir les bons scores cliniques est crucial pour une investigation clinique réussie. En suivant les étapes décrites, y compris l'analyse de la littérature scientifique, la consultation des investigateurs et la limitation du nombre de scores, vous pouvez obtenir des données de qualité pour évaluer la performance de votre dispositif médical. La collaboration étroite avec les investigateurs et l'attention portée aux questionnaires patients et aux sous-échelles contribuent à une évaluation précise et complète de l'efficacité des dispositifs médicaux.
