The CDASHIG Demographics (DM) domain includes essential data collection fields that describe each subject in a clinical study. The collection of some demographics data is useful to perform simple analyses based upon population stratification. Clear Data. Clear Impact. DMDAT is used to collect the date demographics information was collected.

DM域表示受试者人口统计学信息，每个受试者一条记录。 【关于6个日期】6个日期两两一对。 RFICDTC知情同意日期。 所有的DS和DV中的日期应该不早于知情同意日期。 RFPENDTC参与结束日期。 受试者最后的接触日期。 所有…

建立CDISC的SDTM域（domain）数据集的目的是将病例报告表数据以统一的标准形式提交给监管机构，使得提交的数据可以被正确解读，从而提高评审效率。

2019年11月16日 · DM (Demographics):Special purpose domain, 描述临床研究中subject的基本信息, 是parent domain. 变量: RFSTDTC (Subject Reference Start Date/Time): 通常等于subject首次用药时间. 对于所有rand pop是必要的, 对于未达到里程碑事件的subject (如Screen failure或unassigned)赋值为空.

CDASH是CDISC的基础标准之一，衔接上游的方案设计标准以及下游的研究数据列表模型标准，是实现CDISC SDTM数据递交不可忽视的重要基础，为确保递交数据的可溯源性起着至关重要的作用。

2024年3月7日 · CRF是DM从数据库系统导出的文件，可以如下格式: blank/annotation CRF, unique/all CRF，组合数可以导出4种格式的CRF。 blank/annotation CRF区别在于是否有标注，也就是在CRF标注出了数据库中的变量名，这样我们对照着看CRF和Raw Data，可以明确知道CRF收集的信息都存放在了数据 ...

Its vast applicability in Statistics, Data Visualization, and Machine Learning have given rise to the demand for certified trained professionals in R. The purpose of this paper is to understand the difference between R and SAS codes at each step. And then create a SDTM Demographics (DM) domain program in R.

2024年9月27日 · The CDISC Terminology Team, in collaboration with the National Cancer Institute's Enterprise Vocabulary Services (EVS), supports the controlled terminology needs of all CDISC Foundational Standards (SDTM (Drugs and Devices), CDASH, ADaM, SEND) and all CFAST disease/therapeutic area standards.

2024年12月18日 · CDISC目前发布的标准有：临床数据获取协调标准 (Clinical Data Acquisition Standards Harmonization,CDASH)、实验室数据模型 (Laboratory Data Model,LAB)、操作数据模型 (Operational Data Model,ODM)、研究数据列表模型 (Study Data Tabulation Model,SDTM)、分析数据模型 (Analysis Dataset Model,ADaM)标准等。

2022年11月14日 · 1. 不同公司用不同方法区分Site和Sponsor。 但CDISC标准推荐必须收集SITEID，INVNAM和INVID是permissible。 2. 在一个实验中，SUBJID用来唯一区分一个人；如果一个人参加多个试验，USUBJID用来唯一区分一个人。 注意是识别一个人，而不是一条记录。 DM要求每个受试者一条 ...