临床研究启动前，我们做什么
数据清理主要包括什么
数据完整性清理
问题
受试者的实验室检查数据在多个访视中存在部分项目未填写的情况。
清理方法
核查原始病历或检查报告，确认数据是否确实未采集。若因疏忽遗漏，要求研究者补充填写；若因受试者原因无法获取，需记录缺失原因。
逻辑一致性清理
问题
受试者的用药记录显示，某种药物的开始日期晚于结束日期，存在逻辑错误。
清理方法
检查原始记录和研究者说明，确认是否为录入错误。若是，修正日期；若确实存在用药顺序问题，需研究者提供合理解释。
数值合理性清理
问题
受试者的血压测量值为收缩压150mmHg，舒张压120mmHg，明显不符合生理逻辑。
清理方法
核实数据录入是否错误，如数字颠倒等。若录入无误，需研究者确认测量时的具体情况。若确认数据异常，可根据相邻访视数据进行合理修正。
关联性清理
问题
受试者报告了"头晕"这一不良事件，但合并用药记录中未包含可能导致头晕的药物。
清理方法
核查受试者的用药清单和不良事件发生时间，确认是否遗漏了相关药物记录。若确实遗漏，要求研究者补充；若关联性存疑，需医学专家评估。
时间顺序一致性清理
问题
受试者的随机化日期晚于首次用药日期，违反了研究方案中先随机化后用药的规定。
清理方法
检查研究流程记录和相关文档，确认是否为操作失误或数据录入错误。若是，修正日期顺序；若存在特殊情况，需研究者提供详细说明。
重复数据清理
问题
在不良事件记录中，同一受试者在不同访视中重复报告了相同的不良事件名称和发生日期。
清理方法
合并重复记录，保留最详细的描述和相关信息，同时在数据集中注明重复情况及处理方式，避免在统计分析时重复计数。