叮，电脑提示有新邮件。
打开邮件一看，是DM（数据经理）发过来的数据（data listing）。
又到了每月一次的数据审阅会。我需要对新产生的临床数据进行医学监察，发现问题，并在数据审阅会上提出整改意见。
我在药企做CRP（临床研究医生）的工作，数据审阅是我的基本工作之一。
国家药监局根据递交的临床试验数据，决定是否同意药物获批上市。
因此，数据的质量就至关重要，甚至决定了药物的生死。
良好的数据质量应该达到如下要求：
溯源性(attributable）、易读性(legible）、同时性 (contemporraneous）原始性(orieinal）和准确性（accurate)。
另外还可以附加更多的质量属性要求：完整性(complete）、一致性（consisvenl）、持久性（enduring）和可获得性 （available）。
形成ALCOA+CCEA 标准，或称为 AICOA+标准。
新药临床试验数据产生的流程是这样的：
CRC（临床协调员）帮助研究者将患者的临床资料录入EDC（线上数据系统）。然后，CRA（临床监察员）对照着患者的原始临床资料，核查一遍（SDV, source data verification）。
即使经过CRC的认真录入，以及CRA的逐项核对核查，数据还是免不了会有各种问题。
都会有什么多问题呢？
比如，患者服用研究药物后，出现发烧、腹泻。研究者判断发烧和腹泻与研究药物相关。但相关性的判断依据不合理。
再比如，患者多次出现白细胞计数降低。研究者判断白细胞计数降低的临床意义前后一致，有的判断有临床意义，有的判断无临床意义，前后矛盾。
这些数据问题都需要对疾病和研究药物理解更深的人去做医学监察，才能发现问题。
我们临床研究医生（CRP）就是这样的角色。
做数据监察，就像是做数据侦探，把数据中隐藏的“小偷”抓出来。
我睁大眼睛，订着电脑屏幕，看着一行行的数据。我就像侦探一样，努力发现问题数据的蛛丝马迹。
但我不能一上来就蛮干，要做好如下3点准备：
一、明确重点监察数据
我做的项目是PD-1单抗药物对肺癌治疗作用的临床试验。
我首先明确了要重点监察数：
1. 疗效相关数据
肿瘤进展的影像学评估是最重要的疗效数据。
影像学评估，是基于RECIST1.1评估标准，对肺癌病灶的CT和MRI成像结果，进行评估。
研究者评估为肿瘤进展（PD, progressive disease）的结果，我会重点看评估的依据是否充分：
肿瘤增大的程度达到PD了么？
出现新病灶了么？
如果出现了新病灶，属于靶病灶还是非靶病灶？
肿瘤进展评估一旦出现错误，就是严重的数据质量问题，会影响新药的申报。
2. 安全性数据
安全性数据是临床试验期间发生的不良事件。
“研究者对不良事件的记录和级别判定是否合理？”
“连续发生的不良事件是否实际上是一个不良事件？”
以上两方面是我重点监察的方面。
有一次，一位患者在2周内连续发生了发热、腹泻、低钾血症、心动过速、腹痛等连续多个不良事件。
经过分析，我认为这位患者很可能发生了结肠炎。这些众多的不良事件都是结肠炎的表现。
也就是说，这些不良事件都可以合并为“结肠炎”这一个不良事件。
如果没有把上面的问题审核出来，这位患者就会被多记录好几个不良事件，也就不能准确反映药物的安全性。
二、数据的交叉核对
对数据进行交叉核对，是确保数据质量的重要技巧。
数据的交叉核对很繁琐，是对我耐心的很大考验。
在我们的数据中，记录大量不良事件。为了监察不良事件的名称和级别记录是否准确，我需要将不良事件与异常检查结果对应着看。
我们数据中患者发生低钾血症尤其多。
从不良事件的表格切换到血生化检查表格，一一对应低钾血症和血钾的检测值，同时再对照CRC AE 5.0的判断标准，确保不良事件的准确记录。
我在不同表格之间反复切换，找到对应数据的行和列，仔细核对。
当深入到具体数据时，竟然产生了心流的体验，不知不觉时间就过去了。工作完成后体会到满满的成就感。
三、数据的医学逻辑
“CRP做医学监察最大的作用，就是对数据的医学逻辑进行核查。”
在刚入行时，我的领导曾对我说。
确实如此，在数据监察时，需要理解疾病的规律，能看透数据背后的医学逻辑。
在这次的数据监察中，我发现一位患者的肝酶AST和ALT首次出现升高时，研究者给患者服用保肝药。14天后，肝酶恢复正常了。
于是，研究者把肝酶恢复正常的日期，记录为“肝损伤”不良事件的结束日期。
之后，研究者停止了保肝药。
然而，停药一周后，肝酶又升高了。
研究者将肝酶再次升高的日期记录为新不良事件“肝损伤”的开始时间。
也就是说，这两个时间段的肝酶升高分开记录为2个“肝损伤”不良事件。
“这样记录合理么？”
我问自己。
显然不合理。
用药期间虽然肝酶恢复正常，但是用保肝药的原因，肝损伤并没有真正恢复。停药后肝酶再次升高，就是肝损伤并没有真正痊愈的证据。
“从医学逻辑上来看，这是一个肝损伤不良事件的持续。”
我在心中对自己说。
这种医学逻辑问题，CRA在做数据SDV时很难发现，需要我们CRP利用自己的医学专业知识进行判断。
这，就是数据监察中的医学逻辑审核，是我们CRP非常重要的工作。
结语
做临床试验数据的医学监察，就像是做侦探一样，需要有侦探的品质：专业知识、耐心和细心。
在掌握研究药物和疾病特性的基础上，贯彻医学监察的思路和技巧，我们就能做好医学监察工作。
作为CRP，除了做好数据的医学监察，还有2项重要的工作：
（1）写研究方案；
（2）在临床试验推进的过程中，为团队提供医学支持。
在后面的文章中，我会进行介绍，敬请期待。
