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Xcellerate Statistical Review
Xcellerate® Statistical Review garantiza la validez de los datos recopilados de estudios clínicos, identifica los datos atípicos de centros clínicos y resuelve problemas de calidad de los estudios antes de que tengan efectos negativos en el ensayo.
El valor que aporta para el resultado de un ensayo
A través de técnicas estadísticas comprobadas, Xcellerate Statistical Review permite que los estadísticos evalúen los datos a fin de reconocer ingresos erróneos, errores de procesos y posibles datos fraudulentos. Además, Xcellerate Statistical Review notifica a los equipos de monitorización y gestión de datos sobre temas importantes durante todo el ensayo.
Resumen:
La capacidad de que los estadísticos identifiquen problemas con los datos de estudios de manera oportuna es un factor decisivo para el resultado de cualquier ensayo. Los datos erróneos pueden indicar problemas operativos que se pueden abordar temprano para ayudar a priorizar la seguridad de los pacientes, mejorar la calidad de los datos, mitigar los riesgos, aumentar la eficiencia operativa y tomar decisiones mejor fundamentadas.
Xcellerate Statistical Review permite que los estadísticos y no estadísticos evalúen los datos de eficacia y seguridad mediante la detección de patrones de datos atípicos. Al emplear técnicas estadísticas para identificar anomalías no aleatorias y evaluar valores atípicos, el fraude y los problemas de calidad, el equipo de proyectos puede abordar aquellos temas que requieren especial atención.
Beneficios de la herramienta Xcellerate Statistical Review:
- Independencia: se integra a los sistemas actuales de administración de ensayos (por ejemplo, EDC)
- Compatibilidad: respalda la adhesión a ICH GCP y otras pautas a través de procesos de auditoría y seguimiento histórico
- Facilidad de uso: aumenta la visibilidad de los temas más importantes a través de interfaces que pueden definir los usuarios
- Efectividad: accede a información crítica con visualizaciones para informes y tendencias de métricas
- Adaptabilidad para el futuro: se adapta a volúmenes de datos actuales y futuros mediante la arquitectura de vanguardia