CDISC creates clarity in clinical research by bringing together a global community of experts to develop and advance data standards of the highest quality. Together, we enable the accessibility, interoperability, and reusability of data for more meaningful and efficient research that has greater impact on global health.

CDASH establishes a standard way to collect data consistently across studies and sponsors so that data collection formats and structures provide clear traceability of submission data into the Study Data Tabulation Model (SDTM), delivering more transparency to regulators and others who conduct data review.

2021年9月28日 · The CDASHIG v2.2 provides general information on the implementation of the CDASH Model and includes the CDASHIG metadata tables, which detail additional specifications for data collection variables within each domain.

The Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) is a standards developing organization (SDO) dealing with medical research data linked with healthcare,made to enable information system interoperability and to improve medical …

2024年12月18日 · CDISC，即临床数据交换标准协会（Clinical Data Interchange Standards Consortium ,CDISC）,是为建立标准化临床研究数据而创建的国际非政府组织。 它是一个开放的、包括各种学科的非盈利性机构，自1997年自发成立以来，便致力于开发行业数据标准，为医学和生物制药产品的开发提供临床实验数据和元数据的取得、交换、提交以及存档的电子手段。 自2000年发布首个数据标准模型以来，CDISC已制定了涵盖研究方案设计、数据收集、数据列 …

2022年12月28日 · cdisc 是一个全球性的非营利组织，开发数据标准来帮助改善医疗研究。 CDISC 提供了一套组织临床试验数据的标准，包括 Study Data Tabulation Model (SDTM) 和 Analysis Data Model (ADaM)。

3.8 cdisc controlled terminology cdisc受控术语. 4 best practice recommendations 最佳实践建议. 4.1 best practices for creating data collection instruments 设计数据采集工具的最佳实践. 4.2 crf design best practices crf设计的最佳实践

2022年5月20日 · cdisc是一系列的临床数据标准，以支持临床研究中数据的采集、交换、提交及存档。其中，cdisc于2008年制定了临床数据采集标准cdash。 一、什么是cdash？ cdash是cdisc的一个分支，目的是简化和规范临床试验的数据收集，为crf提供设计标准。 二、谁需要了解cdash？

2023年5月25日 · 拿下面的例子来说，你只要提交“abdominal cavity”就可以了，即使你还有一个“abdomen”的值。也就是说，不需要为“abdominal cavity”添加新的提交值了。“abdominal cavity”意味着涵盖cdisc的两个同义词，abdomen和abdominal cavity。（最新ct只有一个abdomen了）

2022年8月25日 · 本文详细介绍了CDISC（临床数据交换标准协会）的SDTMIG（标准数据转换模型实施指南）3.2版本，涵盖了SDTM的基础知识，如变量角色、数据集和域的分类，以及特殊目的数据集和通用观测数据类别。 内容还涉及到变量顺序、核心变量的重要性以及数据集命名规则，旨在为临床试验数据管理和提交提供标准化指导。 • 分组修饰语 (Grouping Qualifiers) ：对同一域中的数据分组。 例如：–CAT 和 –SCAT. • 结果修饰语 (Result Qualifiers) ：在发现类 数据集 …