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Datenmanagement und statistische Analyse

Datenmanagement und statistische Analyse

Meta-Clinical ist bestrebt, Ihnen die besten Datenverarbeitungsdienste im CRO-Bereich zu bieten. Wir haben eine nachgewiesene Erfolgsbilanz darin, qualitativ hochwertige Ergebnisse innerhalb des Budgets und Zeitrahmens zu liefern. Wir haben mit vielen Kunden in verschiedenen Therapiebereichen und Phasen klinischer Studien zusammengearbeitet. Wir sind zuversichtlich, dass wir Ihre Erwartungen erfüllen und Sie beim Erreichen Ihrer Forschungsziele unterstützen können.

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    • Metaklinisch

      Meta-Clinical ist bestrebt, Ihnen als CRO die besten Datenverarbeitungsdienste zu bieten. Wir haben eine nachgewiesene Erfolgsbilanz darin, qualitativ hochwertige Ergebnisse innerhalb des Budgets und Zeitrahmens zu liefern.

    Wir haben mit vielen Kunden in verschiedenen Therapiebereichen und Phasen klinischer Studien zusammengearbeitet. Wir sind zuversichtlich, dass wir Ihre Erwartungen erfüllen und Sie beim Erreichen Ihrer Forschungsziele unterstützen können.
    Datenmanagement (DM) ist der Prozess des Sammelns, Validierens, Bereinigens und Organisierens von Daten aus klinischen Studien. Unser DM-Team stellt sicher, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind und den gesetzlichen Standards und Protokollen entsprechen. Wir verwenden fortschrittliche Software und Tools zum Entwerfen, Erstellen und Verwalten von Datenbanken sowie zur Durchführung von Datenqualitätsprüfungen, Abfrageauflösung, Codierung und Abgleich. Wir bieten auch Datenanalyse- und Berichtsdienste an, um Sie bei der Interpretation und Präsentation Ihrer Ergebnisse zu unterstützen.

    CRF-Design, Überprüfung, Annotation CRF, CCI

    Datenbankdesign und -einrichtung

    Entwicklung eines Datenmanagementplans und -berichts

    Entwicklung eines Datenvalidierungsplans

    Dateneingabe und -vergleich

    Datenvalidierung und -bereinigung

    Abfragegenerierung und -lösung

    Ausgleich schwerwiegender unerwünschter Ereignisse

    Externer Datenabgleich

    Medizinische Kodierung

    Unterstützen Sie das Datenüberprüfungstreffen

    Datenqualitätskontrolle

    Statistische Programmierung (SP) ist der Prozess der Erstellung und Ausführung von Programmen zur Durchführung statistischer Analysen und zur Generierung von Tabellen, Abbildungen und Auflistungen (TFLs) für Ergebnisse klinischer Studien. Unser SP-Team verfügt über umfangreiche Erfahrungen und Fachkenntnisse in verschiedenen Programmiersprachen, Plattformen und Standards wie SAS, R, Python und CDISC. Wir befolgen die besten industriellen Praktiken und Richtlinien, um die Qualität und Gültigkeit unserer Programme und Ergebnisse sicherzustellen. Wir bieten auch Validierungs-, Dokumentations- und Einreichungsunterstützungsdienste an, um Sie bei der Erfüllung der gesetzlichen Anforderungen zu unterstützen.

    Analyse der Datensatzentwicklung (ADS).

    CDISC SDTM-Datenzuordnung und -übertragung

    CDISC ADaM-Datensatzprogrammierung

    Programmierung für Protokollabweichung

    Programmierung der statistischen Analysepopulation

    Datenbanksperre und -übertragung

    Statistische Programmierung

    Programmierung von Tabellen, Auflistungen und Abbildungen

    Unter Biostatistik (BS) versteht man die Anwendung statistischer Methoden und Techniken zur Analyse und Interpretation von Daten aus klinischen Studien. Unser BS-Team besteht aus qualifizierten und erfahrenen Biostatistikern, die Ihnen fundierte statistische Ratschläge und Lösungen für Ihre Forschungsfragen bieten können. Wir können Sie beim Studiendesign, der Berechnung der Stichprobengröße, der Randomisierung, der Protokollentwicklung, dem Erstellen eines statistischen Analyseplans (SAP), der Zwischenanalyse, der Endanalyse und der Interpretation der Ergebnisse unterstützen. Wir bieten auch statistische Überprüfungs- und Beratungsdienste an, um Sie bei der Bewältigung von Problemen oder Herausforderungen zu unterstützen, die im Verlauf Ihres Studiums auftreten können.

    Protokollentwicklung/-überprüfung

    Statistische Empfehlungen, Berechnungen der Stichprobengröße

    Randomisierungsschemata

    CRF-Design/Überprüfung

    Überprüfung des Datenüberprüfungsplans

    Entwicklung eines statistischen Analyseplans (SAP) und eines statistischen Analyseberichts (SAR)

    Erstellung statistischer Tabellen, Datenlisten und Abbildungen

    Statistische Analyse/Beratung

    Statistische Überprüfung

    Empfehlung und Überprüfung des klinischen Studienberichts (CSR)

    Unterstützung des Data Monitoring Committee (DMC).