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Nouveau sur EMS : Data Cleaner, un outil pour nettoyer vos données avant l’analyse statistique. Des données propres pour une analyse plus juste. [Product Update 3.20]


La recherche clinique est un processus long et complexe, en raison de certaines tâches chronophages et particulièrement pénibles. Parmi ces tâches, nous retrouvons un problème fréquent chez les chercheurs : le traitement et la correction des données pour améliorer leur qualité.


Nous lançons à cet effet aujourd’hui une toute nouvelle fonctionnalité : le Data Cleaner. Un outil de traitement des données à la fois puissant et intuitif, qui permet de corriger les anomalies, afin que vous obteniez des résultats plus justes lors de votre étude.


Faisons le point ensemble sur cet outil, ses différentes fonctionnalités et comment les utiliser.

Contexte

À travers notre expérience aux côtés des chercheurs sur les études cliniques que nous avons pu accompagner, nous avons constaté un problème récurrent et classique dans la recherche clinique : les anomalies liées aux données. En effet, lorsque nos utilisateurs importent leurs données ou qu’ils les collectent via le e-CRF, il est fréquent qu’il y ait des fautes de frappe, des données manquantes, ou encore des valeurs aberrantes.

Data Cleaner interface

But

Le but est donc de détecter les anomalies flagrantes, qu'elles soient purement statistiques (exemple : une taille de 187m au lieu de 1.87m), ou bien qu’elles concernent des données manquantes ou des erreurs de saisie, et de vous laisser la possibilité de corriger ces anomalies. Le Data Cleaner vous permet de gagner un temps précieux sur des tâches particulièrement chronophages, en détectant les problèmes les plus fréquents et en vous permettant d’éditer rapidement vos données erronées.

Data Cleaner Edit

Fonctionnement

En premier lieu, le Data Cleaner récupère toutes les données patients afin de les traiter de façon exhaustive. Notre outil va automatiquement réaliser un audit et en fournir un rapport qui détaille les données/variables ayant été vérifiées, et les problèmes détectés.


Toutes ces anomalies détectées sont centralisées au sein d’un
tableau de bord, permettant ainsi au chercheur d’avoir une visibilité parfaite sur les erreurs potentielles qu’il doit fixer afin d’optimiser son étude clinique, et la nature de ces erreurs (erreurs de frappe, données manquantes, …). Dans ce tableau de bord, un score indique au chercheur combien d’anomalies il doit encore fixer. Néanmoins, l’outil est suffisamment sensible pour ne détecter que les anomalies extrêmes, qualifiées de “données aberrantes”.


À partir de ce tableau de bord, vous êtes ensuite en mesure de corriger les problèmes de manière très rapide. De plus, toutes vos corrections sont également tracées dans le rapport d’audit, ce qui vous permet d’assurer une bonne
traçabilité de vos actions.

Rapport d'audit
Rapport d'audit

Un outil suffisamment souple pour ne pas compromettre vos résultats

Le Data Cleaner ne corrige pas automatiquement les erreurs, mais il se contente d’identifier et de mettre en évidence ces problèmes pour les chercheurs, tout en leur proposant de faire des corrections de façon extrêmement simple et rapide. Certains choix de correction exigeant une certaine expertise, le chercheur a le dernier mot sur les corrections qu’il souhaite effectuer ou non. Aucune correction automatique n’est réalisée. Vous n’avez alors qu’à sélectionner parmi les deux options proposées : où vous choisissez de garder la valeur détectée comme aberrante, où vous mettez à jour la valeur suggérée par le Data Cleaner (qui est une valeur existante). Dans les deux cas, le rapport d’erreurs est mis à jour afin que vous ayez une meilleure visibilité sur les erreurs restantes.

options d'édition

Un accès aux règles mobilisées pour la détection d’anomalies

Vous avez la possibilité de télécharger au format .csv ou .docx le rapport d’erreurs généré par le Data Cleaner. L’intérêt étant de pouvoir garder une trace des actions effectuées par l'utilisateur, notamment dans le cas de lancement d'un nouveau processus de cleaning (en effet, toutes les données de cleaning sont écrasées quand on relance un processus de cleaning, mieux vaut donc en garder une trace). La détection d'anomalies est définie en fonction des règles préalablement calculées. Ainsi, si l’on relance le processus de Cleaning, les règles appliquées resteront identiques. Pour chaque traitement de données, vous avez accès aux règles mobilisées pour chaque type d’anomalie (aberrances numériques, erreurs de frappe, …), que ce soient des règles automatiques (calculées automatiquement par l’outil) ou bien des règles manuelles (par exemple : bornes définies par l’utilisateur).

Conclusion

Le Data Cleaner vous offre une meilleure expérience utilisateur, en centralisant toutes les anomalies détectées dans votre échantillon patients au sein d’une seule et même interface (le “Tableau de bord”), tout en vous laissant la possibilité d’éditer ces données depuis la même interface.


Plus concrètement, cette nouvelle fonctionnalité vous permet de simplifier l’analyse et le traitement de vos données. Le Data Cleaner est accessible directement depuis votre menu “Monitoring”.

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February 18, 2025
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 !
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What’s new? Previously, you could only Sign, Verify, or Lock (SVL) an entire patient form at once. Now, you have more flexibility ! You can: ✅ Sign, verify, or lock individual categories (e.g., a specific visit) ✅ Sign, verify, or lock individual variables (e.g., a single data point) This means monitors and researchers no longer have to wait until the entire patient form is complete to start validating data. You can now review and confirm data as it becomes available ! Why is this useful? 🔹 Faster and more precise data validation – Approve data progressively instead of waiting for the full patient form. 🔹 Better tracking and accountability – Each signed, verified, or locked variable/category is timestamped and logged. 🔹 Stronger data integrity – Lock critical data points or visits to prevent unintended changes. How does it work? 1️⃣ Enable SVL per Category or Variable Go to Series Settings > Monitoring Activate "Allow sign, verify, and lock for each category" or "Allow sign, verify, and lock for each variable" These settings are OFF by default 2️⃣ New Icons for Each Category & Variable When enabled, you’ll see three new icons (Sign ✅, Verify ✔️, Lock 🔒) on each category and variable. Click an icon to sign, verify, or lock the corresponding data. 3️⃣ Security & Audit Trail A confirmation popup will appear when signing or verifying (not when locking). You must enter your password to confirm. All actions are logged in the audit trail for full traceability. 4️⃣ Permissions & Visibility Only users with Sign, Verify, or Lock permissions can perform these actions. All users with access to the patient form can see SVL statuses. Important Notes 🔸 Locking a variable or category prevents changes via API and ePRO 🔸 Deleting and restoring a patient keeps SVL statuses intact 🔸 SVL for patients, categories, and variables are independent (e.g., unlocking a patient won’t unlock a category or variable) Who can use this feature? Available to all paid plans and free trials Can be used in any study where SVL per category/variable is enabled  🚀 This feature makes data monitoring more efficient and structured, ensuring better compliance and reliability in clinical research!
By Mikael Chelli September 30, 2024
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.
By Mikael Chelli September 30, 2024
In clinical trials, each patient inclusion or adverse event declaration represents a key moment that requires heightened attention. At EasyMedStat, we are committed to helping you optimize your processes by introducing a new feature: Monitoring Automations. Why is this feature important? Managing multiple clinical studies simultaneously can be challenging. In such a context, it’s easy to miss critical information, such as the inclusion of a new patient or the declaration of an adverse event. With our new feature, you can automate email notifications as soon as a patient is included or an adverse event is declared. This allows you to react quickly while avoiding human errors. How does it work? Monitoring Automation is based on a simple principle: you define an action that is automatically triggered by a specific event, such as patient inclusion or an adverse event declaration. Let’s look at two use cases: Inclusion of a new patient: When the inclusion of a new patient is validated in your eCRF, an email is automatically sent to the clinical research team. You can customize this message with variables related to the patient, the user, or the inclusion site, allowing the email to be contextualized according to your specific needs. Adverse event declaration: When an adverse event is declared, an email can be sent to the regulatory affairs team. It is also possible to set a condition based on the severity of the event. For example, only serious adverse events can trigger a notification. A valuable time-saver for your teams Monitoring Automations offer incredible flexibility. Instead of constantly checking inclusions and events across your various studies manually, you can now rely on these automatic notifications to keep you informed in real time. This feature not only improves the responsiveness of your teams but also helps avoid oversight or delays in processing critical data. Customization and flexibility One of the main advantages of this feature lies in its customization. Whether it’s the email subject, content, or recipients, everything can be tailored to your needs. You can insert variables related to patients (such as inclusion date, patient ID) or users (first name, last name), ensuring that each notification contains relevant information. Additionally, it is possible to configure notifications specific to one or more sites , depending on the setup of your study. For example, you can choose to receive notifications only for inclusions made at certain centers. Conclusion With this new feature, EasyMedStat takes another step forward in supporting clinical research teams. By automating essential tasks such as notifications for patient inclusion or adverse events, you enhance both the efficiency and safety of your trials. Don’t wait to explore and test Monitoring Automations in your EasyMedStat interface! Stay connected, stay responsive, and focus on what matters most: the success of your clinical trials.
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