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Lorsque l’on réalise une étude multi-centrique ou même plus simplement avec une autre personne qui collecte des données, il n’est pas possible de tous travailler sur le même fichier Excel. Chacun travaille donc sur son fichier dans son coin et une quantité innombrable de versions sont créées. Le rapprochement et la fusion de ces fichiers est une étape chronophage et soumise à un nombre d’erreurs important qui auraient un impact direct sur la véracité de l’étude.
Un tableur Excel est un outil très pratique : les données y sont structurées et on peut entrer dans les cellules de nombreux types de valeurs (numérique, liste, etc.). Cependant, avec la flexibilité vient également la possibilité croissante de faire des erreurs : un point à la place d’une virgule pour marquer la décimale, une lettre qui se retrouve dans une cellule devant accueillir uniquement des chiffres, l’utilisation de modalités différentes pour décrire la même chose (Yes, Oui, Y, O, etc.). Dans le meilleur des cas, ce type d’erreur engendre une impossibilité d’exploiter la donnée en question, dans le pire des cas : elle fausse les résultats.
Ce point rejoint le précédent, les erreurs faites lors de la collecte des données pourraient rendre l’analyse statistique impossible. En reprenant l’exemple de la multiplicité des modalités pour une même valeur, on comprend rapidement qu’il sera difficile statistiquement de conclure quelque chose. En effet, comment réunir les valeurs Oui, Yes, et Y au sein d’une même modalité pour la comparer au Non ? Ça n'est pas possible ! Il faudra donc passer un temps précieux à “nettoyer” vos données avec toujours le risque de mal interpréter une valeur (“ce 0 veut-il dire oui ou non ?”) et donc d’insérer des erreurs dans l’analyse statistique.
Les bonnes pratiques cliniques sont légion. Pour s’y conformer, l’outil qui vous servira à collecter les données devra vous permettre d’historiser chaque changement réalisé sur ces données. Malheureusement, ce n’est pas du tout pratique de mettre en place un tel système dans un tableur Excel et il vous sera ainsi difficile de retrouver qui était à l’origine de la modification d’une valeur pour pouvoir effectuer un suivi si la donnée semble aberrante. Quid du monitoring de l’étude.
Autre bonne pratique : monitorer l’étude et pouvoir demander à la personne qui a rempli la fiche patient de revenir sur une valeur qu’elle aurait remplie. Comme vu au point précédent, c’est une bonne chose d'historiser les modifications, encore faut-il avoir un système efficace pour pouvoir pointer les erreurs/aberrations afin qu’elles soient corrigées. Encore une fois, Excel est loin d’être le meilleur outil pour pouvoir réaliser des “queries”.
Il se peut que dans le cadre de votre étude vous vouliez par exemple collecter les clichés de radiographies des patients. Malheureusement, un tableur Excel ne vous permettra pas d’insérer des images dans une cellule. Il sera donc presque impossible de collecter ce type de données en utilisant un tableur.
Outre les bonnes pratiques à respecter lorsque l’on fait une étude clinique, la réglementation en vigueur concernant la Recherche clinique est abondante et contraignante. Il vous faudra par exemple pseudonymiser les données des patients (nom, prénom, date de naissance, etc.). Lorsque vous rentrez des données dans un tableur, il n’est pas possible de pseudonymiser les données. Ainsi des données identifiantes de patients pourraient être présentes sur un fichier à transmettre à votre statisticien par exemple. La CNIL risque de ne pas apprécier…
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