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Comment réaliser une analyse multivariée correctement ?

Pourquoi réaliser une analyse multivariée ?

Il existe deux raisons principales pour faire une analyse multivariée dans le cadre d'une recherche biomédicale :

  1. Rechercher des facteurs de risque ou facteurs prédictifs : d'une pathologie, d'un résultat clinique, de l'appartenance à un groupe, ...
  2. Prendre en compte plusieurs paramètres simultanément : par exemple lorsque vous comparez deux groupes mais que ceux-ci présentent des différences démographiques qui impactent le résultat (facteurs de confusion)


D'une manière générale, lorsque plusieurs paramètres (variables) peuvent influer sur le résultat, une analyse multivariée permet d'ajuster les résultats pour prendre en compte ces paramètres de manière simultanée.


Prenons un exemple simple : vous souhaitez comparer le risque cardiovasculaire chez les hommes et les femmes dans la population générale. On sait que les hommes présentent un risque cardiovasculaire plus élevé. Cependant, il est possible que vous ne trouviez qu'une faible différence entre les deux sexes. Ceci peut être dû à un biais de confusion : les femmes vivent en moyenne plus longtemps que les hommes. Et un âge plus élevé est également un facteur de risque cardiovasculaire. Votre population d'étude pourrait être plus âgée dans le groupe femmes, ce qui augmenterait artificiellement le risque cardiovasculaire du groupe femmes. En incluant à la fois le sexe et l'âge dans votre modèle, vous corrigez ce biais de confusion.

Comment réaliser une analyse multivariée ?

  1. Choisissez la variable à étudier Y
  2. Définir le type de modèle à utiliser : régression linéaire, logistique ou modèle de Cox
  3. Définissez les variables prédictives X
  4. Vérifiez l'absence de lien entre les variables prédictives (multicolinéarité)
  5. Vérifiez les hypothèses de la régression


Nous allons maintenant détailler ces étapes.

1. Choix de la variable à étudier Y

C'est généralement l'étape la plus simple. Elle correspond à votre hypothèse de recherche.

Si vous cherchez des facteurs prédictifs de complications post-opératoire, votre variable à étudier Y est "complication post-opératoire".

2. Définir le type de modèle

Elle dépend directement de la première étape.

EasyMedStat choisit automatiquement pour vous le type de modèle en fonction du type de la variable à étudier Y :


Notez que si vous transformez une variable numérique continue en une variable binaire, il faudra utiliser une régression logistique. Par exemple, si vous cherchez à prédire quand un score de douleur est supérieur à 5/10, vous analysez en réalité une variable binaire (> 5/10 = oui, ≤ 5/10 = non).

3. Définissez les variables prédictives X

Choisissez les bonnes variables !

C'est l'étape la plus cruciale de votre analyse multivariée !

C'est ici que tout se joue. Et bonne nouvelle, il n'est pas nécessaire d'avoir de connaissances avancées en statistiques pour choisir ces variables. Il faut en revanche une bonne connaissance de la pathologie que vous étudiez.


Il y'a 2 types de variables qu'il faut généralement choisir comme variables prédictives :

  1. Les variables correspondant à votre hypothèse
  2. Les variables connues pour influencer la variable à étudier Y


Prenons un exemple simplifié d'une étude sur un nouveau traitement anti-agrégant visant à prévenir le risque d'infarctus du myocarde chez des patients n'ayant jamais eu d'infarctus (prévention primaire). Vous testez ce nouveau traitement contre un placebo. Votre hypothèse est qu'il y'aura moins d'infarctus du myocarde dans le groupe avec traitement que dans le groupe placebo.

Votre variable d'étude Y est donc la survenue d'un infarctus du myocarde.

La variable X correspondant à votre hypothèse est le traitement suivi par le patient (anti-agrégant ou placebo).

Les variables X connues pour influencer Y sont les facteurs de risque cardiovasculaire : âge, sexe masculin, diabète, ...


Vous devez donc inclure dans votre modèle non seulement le traitement suivi mais également l'âge, le sexe, la présence d'un diabète, etc...

Le bon nombre de variables

Comme souvent, la bonne réponse est "ni trop, ni trop peu".


Le nombre de variables du modèle doit être adapté au nombre de patients dont vous disposez pour faire votre analyse. Une règle généralement acceptée est d'avoir au moins 10 patients pour chaque variable dans le modèle. Cependant, différents avis sur la question existent.


Cette règle de 10 patients diffère quelque peu si vous réalisez une régression logistique ou linéaire. Pour une régression linéaire, elle est entendue directement : si vous analysez 70 patients, vous pouvez mettre jusqu'à 7 variables prédictives dans le modèle. Pour une régression logistique, on attend 10 patients dans chaque groupe. Donc si vous avez une variable binaire (oui/non) connue pour 70 patients avec 30 patients qui ont la valeur "Oui" et 40 patients qui ont la valeur "Non", on considère le plus petit effectif, soit 30 patients. Vous ne pouvez alors inclure que 3 variables dans le modèle.

Encore une fois, cette règle de 10 patients n'est pas parfaitement consensuelle. Mais c'est une règle fréquemment acceptée.


Lorsque vous réalisez votre analyse multivariée sur EasyMedStat, le nombre de variables prédictives est automatiquement vérifié.


Il est également important de ne pas inclure trop peu de variables dans le modèle. Faute de quoi, votre analyse pourrait être incomplète voire fausse. Si vous n'incluez pas la variable "diabète" dans une étude pour prédire le risque cardiovasculaire, celui-ci risque d'être biaisé.


Comme vous le comprenez, il faut inclure suffisamment de variable pour dessiner un modèle au plus proche de la réalité, mais également analyser suffisamment de patients. C'est pourquoi les analyses multivariées sont généralement réalisées sur des échantillons de taille relativement importante, généralement au moins 100 patients (même si ce nombre est très arbitraire et peut fortement varier selon vos données).

4. Vérifiez l'absence de multicolinéarité

Derrière ce mot barbare se cache un concept relativement simple. Il s'agit de s'assurer que vos variables explicatives X ne sont pas liées statistiquement les unes aux autres de manière trop importante.


Par exemple, vous ne devriez pas inclure dans un modèle la variable poids en même temps que la variable IMC car il existe une relation directe entre ces deux variables (IMC = poids / taille au carré).


EasyMedStat vérifie automatiquement la multicolinéarité de vos variables lorsque vous les incluez pour éviter ce problème.

5. Vérifiez les hypothèses de la régression

La véracité statistique de vos résultats dépend du respect des hypothèses du modèle que vous utilisez. En cas de violation de ces hypothèses, il est possible que vos résultats soient erronnés.


Ces hypothèses dépendent du type de modèle que vous utilisez. Elles peuvent comprendre entre autres la linéarité, l'absence d'héteroscédasticité, la normalité des résidus, etc ...


Cependant, ces concepts avancés sont vérifiés automatiquement lorsque vous réalisez une analyse multivariée avec EasyMedStat. En cas de violation d'une des hypothèses, vous en êtes automatiquement informés et une solution vous est proposée si cela est possible.

Commencez votre analyse multivariée maintenant !

Comme vous l'avez compris, l'analyse multivariée est une technique statistique avancée mais son utilisation est facilitée en utilisant un logiciel adapté.

C'est justement le cas d'EasyMedStat. Vous êtes guidé tout au long de votre analyse et vous évitez les embûches classiques dans lesquelles vous pourriez tomber autrement.

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Automatisez vos notifications de suivi avec les Monitoring Automations ! [Product Update 3.37]

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Automate Your Notifications with Monitoring Automations! [Product Update 3.37]

By Mikael Chelli • 30 Sep, 2024
In clinical trials, each patient inclusion or adverse event declaration represents a key moment that requires heightened attention. At EasyMedStat, we are committed to helping you optimize your processes by introducing a new feature: Monitoring Automations. Why is this feature important? Managing multiple clinical studies simultaneously can be challenging. In such a context, it’s easy to miss critical information, such as the inclusion of a new patient or the declaration of an adverse event. With our new feature, you can automate email notifications as soon as a patient is included or an adverse event is declared. This allows you to react quickly while avoiding human errors. How does it work? Monitoring Automation is based on a simple principle: you define an action that is automatically triggered by a specific event, such as patient inclusion or an adverse event declaration. Let’s look at two use cases: Inclusion of a new patient: When the inclusion of a new patient is validated in your eCRF, an email is automatically sent to the clinical research team. You can customize this message with variables related to the patient, the user, or the inclusion site, allowing the email to be contextualized according to your specific needs. Adverse event declaration: When an adverse event is declared, an email can be sent to the regulatory affairs team. It is also possible to set a condition based on the severity of the event. For example, only serious adverse events can trigger a notification. A valuable time-saver for your teams Monitoring Automations offer incredible flexibility. Instead of constantly checking inclusions and events across your various studies manually, you can now rely on these automatic notifications to keep you informed in real time. This feature not only improves the responsiveness of your teams but also helps avoid oversight or delays in processing critical data. Customization and flexibility One of the main advantages of this feature lies in its customization. Whether it’s the email subject, content, or recipients, everything can be tailored to your needs. You can insert variables related to patients (such as inclusion date, patient ID) or users (first name, last name), ensuring that each notification contains relevant information. Additionally, it is possible to configure notifications specific to one or more sites , depending on the setup of your study. For example, you can choose to receive notifications only for inclusions made at certain centers. Conclusion With this new feature, EasyMedStat takes another step forward in supporting clinical research teams. By automating essential tasks such as notifications for patient inclusion or adverse events, you enhance both the efficiency and safety of your trials. Don’t wait to explore and test Monitoring Automations in your EasyMedStat interface! Stay connected, stay responsive, and focus on what matters most: the success of your clinical trials.

Nouvelles fonctionnalités dans EasyMedStat : ID personnalisé (CRID) et modes Test/Production [Product Update 3.35]

By Mikael Chelli • 13 Aug, 2024
Nous sommes heureux d’annoncer deux mises à jour importantes dans EasyMedStat qui améliorent la flexibilité et la fiabilité de vos workflows de recherche clinique : l’identifiant de dossier personnalisé (CRID) et les modes Test/Production. Ces fonctionnalités vous offrent un meilleur contrôle sur les identifiants des patients ainsi que la possibilité de basculer facilement entre un environnement de test et de production. Voici un aperçu des nouveautés et de leurs avantages pour votre recherche. Identifiant de dossier personnalisé (CRID) pour une meilleure gestion des patients En recherche clinique, il est essentiel de suivre les participants à l’aide d’identifiants clairs et cohérents. Pour répondre à ce besoin, EasyMedStat propose désormais une option pour personnaliser les identifiants des patients grâce à la nouvelle fonctionnalité CRID. Vous pouvez définir un modèle personnalisé pour générer automatiquement des identifiants uniques, qui peuvent inclure des éléments numériques et alphanumériques. Ce système garantit que les identifiants sont générés automatiquement, non modifiables, et incrémentés de manière séquentielle, ce qui réduit les erreurs et assure une cohérence. Les principales fonctionnalités du CRID : Formats personnalisables : Définissez la structure de vos identifiants (ex. : 001, AA-001, ou MC-PAR-001 pour des études multicentriques). Support des études multicentriques : Générer des identifiants spécifiques à chaque site, en utilisant des modèles prédéfinis comme les initiales du site ou un code numérique. Compteurs globaux ou spécifiques par site : Choisissez entre un compteur unique pour toute l’étude ou des compteurs indépendants pour chaque site. Cette fonctionnalité simplifie l’identification des patients, facilitant ainsi la gestion des participants sur différents sites et réduisant les risques d’erreurs dans les données. Vous pouvez en apprendre plus depuis notre base de connaissances : How to Customize the Patient Identifier? (AA-001, ...) Modes Test/Production pour une transition sécurisée vers des données en temps réel En plus du CRID, nous avons introduit le mode Test/Production pour faciliter la transition de votre étude du développement à la collecte de données en conditions réelles. Pendant les premières phases d’une étude, il est souvent nécessaire de tester les paramètres, les workflows et les processus de saisie de données sans risquer d’affecter les données réelles des patients. Désormais, vous pouvez commencer en mode Test, où vous pouvez expérimenter sans contrainte, puis passer en mode Production lorsque vous êtes prêt à collecter des données en temps réel. Les principaux avantages des modes Test/Production : Environnement de test sécurisé : En mode Test, vous pouvez configurer librement les paramètres de la série, y compris les modèles de CRID, sans affecter les données réelles de l’étude. Transition contrôlée vers la production : Lorsque votre étude est prête, vous pouvez passer en mode Production, verrouillant ainsi les paramètres clés tels que le CRID, et garantissant qu’aucune réinitialisation accidentelle des compteurs ne se produise. Gestion sécurisée des données : Une fois en mode Production, les données et dossiers des patients sont verrouillés pour garantir qu’aucune modification non intentionnelle ne perturbe l’étude. Ces modes offrent flexibilité et tranquillité d’esprit, vous permettant de préparer et de valider les paramètres de l’étude avant de les lancer dans un environnement réel. Conclusion Avec l’introduction de l’identifiant de dossier personnalisé (CRID) et des modes Test/Production, EasyMedStat continue de fournir des outils qui améliorent la gestion de vos études et l’intégrité des données. Ces nouvelles fonctionnalités soutiennent un processus de recherche clinique plus organisé et sécurisé, que vous gériez une étude monocentrique ou un projet multicentrique complexe. Ces mises à jour sont dès maintenant disponibles pour tous les utilisateurs. Nous vous encourageons à explorer ces fonctionnalités lors de la configuration de votre prochaine étude afin de voir comment elles peuvent simplifier vos workflows de recherche et la gestion de vos données.

New Features in EasyMedStat: Custom Record ID (CRID) and Test/Production Modes [Product Update 3.36]

By Mikael Chelli • 13 Aug, 2024
We are pleased to announce two important updates in EasyMedStat that enhance the flexibility and reliability of your clinical research workflows: Custom Record ID (CRID) and Test/Production Modes. These features provide you with better control over patient identifiers and the ability to switch between testing and production environments with ease. Here’s an overview of what’s new and how it can benefit your research. Custom Record ID (CRID) for Improved Patient Management In clinical research, tracking participants through clear and consistent identifiers is critical. To support this, EasyMedStat now offers the option to customize patient identifiers through the new CRID feature. You can define a custom pattern for generating unique patient IDs, which can include both numeric and alphanumeric elements. This system ensures that patient identifiers are automatically generated, non-editable, and incremented sequentially, minimizing errors and maintaining consistency. Key features of CRID: Customizable Formats : Define the structure of your identifiers (e.g., 001, AA-001, or MC-PAR-001 for multicenter studies). Multicenter Support : Generate site-specific identifiers using predefined patterns like the site’s initials or a numeric code. Global or Site-Specific Counters : Choose between a single counter for the entire study or independent counters for each study site. This feature helps streamline patient identification, making it easier to manage participants across different sites and reducing the risk of data mismanagement. You can learn more in our knowledge base: How to Customize the Patient Identifier? (AA-001, ...) Test/Production Modes for a Safe Transition to Live Data In addition to CRID, we’ve introduced the Test/Production Mode to make transitioning your study from development to active data collection more straightforward. During the early stages of a study, you often need to test settings, workflows, and data entry processes without risking real patient data. Now, you can start in Test Mode, where everything can be experimented with, and then move to Production Mode when you’re ready to collect live data. Key benefits of Test/Production Modes: Safe Testing Environment: While in Test Mode, you can freely configure series settings, including CRID patterns, without affecting the actual study data. Controlled Transition to Production: When your study is ready, you can switch to Production Mode, locking in key configurations such as the CRID settings, and ensuring no accidental resets of incremental counters. Secure Data Management: Once in Production Mode, patient data and records are locked to ensure that no unintended changes disrupt the study. These modes allow for flexibility and peace of mind, helping you prepare and validate study settings before launching them in a live research environment. Conclusion With the introduction of Custom Record ID (CRID) and Test/Production Modes, EasyMedStat continues to provide tools that enhance your study management and data integrity. The new features support a more organized and secure clinical research process, whether you're managing a single-site study or a complex multicenter project. These updates are available now for all users . We encourage you to explore these features in your next study setup to see how they can streamline your research workflows and data management.

Une Fonctionnalité d'Export Plus Performante et Quelques Améliorations Bien Pratiques! [Product Update 3.35]

By Mikael Chelli • 28 May, 2024
Nous sommes ravis d'annoncer la dernière version d'EasyMedStat, remplie de nouvelles fonctionnalités et d'améliorations conçues pour rendre vos processus de recherche clinique plus fluides et plus efficaces. Cette mise à jour apporte de grandes améliorations à nos capacités d'exportation de données, à nos outils de collaboration, à la gestion des catégories et aux options de visualisation. Découvrons ensemble ce qui est nouveau et comment ces fonctionnalités peuvent vous bénéficier, à vous et à votre équipe. Page d'Export de Données L'export de données est désormais plus facile et plus polyvalente que jamais. Découvrez les nouvelles fonctionnalités de notre page d'export de données : Options d'Export Améliorées : Que vous ayez besoin de l'ensemble du jeu de données ou seulement d'une partie spécifique, nos nouvelles options vous permettent d'exporter exactement ce dont vous avez besoin. Export au Format Excel : Vous l'avez demandé, et nous avons écouté ! Vous pouvez désormais exporter vos données au format Excel (.xlsx), ce qui rend leur utilisation dans votre logiciel de tableur préféré plus facile. Pseudonymisation : Protégez la vie privée des patients en exportant des données pseudonymisées. C'est un excellent moyen de garantir la sécurité des données tout en exportant uniquement les informations dont vous avez besoin. Exports Compatibles avec R : Si vous utilisez des logiciels statistiques comme R, vous allez adorer nos nouvelles options d'exportation. Vous pouvez maintenant exporter des valeurs codées et des noms de variables sans espaces ni caractères spéciaux, facilitant ainsi l'importation de données dans R. Mise à Jour de la Page de Partage avec les Collaborateurs Collaborer avec votre équipe est désormais plus simple grâce à notre page de partage avec les collaborateurs mise à jour : Option "Tout Sélectionner" : Besoin d'attribuer rapidement des permissions à un collaborateur ? La nouvelle option "Tout Sélectionner" vous permet de le faire, vous faisant gagner du temps et des tracas. Sélecteur de Catégories Revu La gestion des catégories est maintenant plus intuitive grâce à notre nouveau sélecteur de catégories : Affichage Hiérarchique : Naviguez facilement dans les catégories avec une structure arborescente claire et extensible. Fonctionnalités de Sélection et de Recherche : Sélectionnez rapidement toutes les catégories ou trouvez-en des spécifiques en utilisant la barre de recherche. Le filtrage en temps réel et l'affichage du nombre de sélections rendent la gestion des catégories facile. Capacités de Visualisation Améliorées pour les Utilisateurs avec la Permission "Voir le Patient" Nous avons amélioré les capacités de visualisation pour les utilisateurs avec la permission "Voir le patient" pour améliorer la surveillance et l'accès aux données : Voir et Télécharger des Fichiers et des Photos : Les utilisateurs avec la permission "Voir le patient" peuvent désormais voir et télécharger des photos et des fichiers directement depuis l'eCRF v2. Interface Simplifiée pour les Non-éditeurs : Pour les utilisateurs sans la permission "Modifier le patient", nous avons simplifié l'interface en supprimant les options de modification tout en conservant toutes les fonctionnalités de visualisation. Conclusion Ces nouvelles fonctionnalités et améliorations sont conçues pour rendre EasyMedStat plus puissant et convivial. Nous sommes convaincus que ces mises à jour vous aideront à collecter, analyser et partager vos données de manière plus efficace et sécurisée. Nous avons hâte de voir comment vous utiliserez ces outils pour faire avancer vos recherches et améliorer les résultats pour les patients. Restez à l'écoute pour plus de mises à jour, et comme toujours, nous adorons recevoir vos commentaires. Merci de choisir EasyMedStat comme votre plateforme de référence pour la recherche clinique !

A More Capable Export Feature and Some Nifty Improvements! [Product Update 3.35]

By Mikael Chelli • 28 May, 2024
We are excited to announce the latest version of EasyMedStat, packed with new features and improvements designed to make your clinical research processes smoother and more efficient. This update brings big enhancements to our data export capabilities, collaboration tools, category management, and eCRF viewing options. Let's dive into what's new and how these features can benefit you and your team. Revamped Export Data Page Exporting data is now easier and more versatile than ever. Check out the new features on our revamped Export Data page: - Enhanced Export Options : Whether you need the entire dataset or just a specific part, our new options allow you to export exactly what you need. This helps keep file sizes manageable and your data focused. - Excel Format Export : You asked, and we listened! You can now export your data in Excel format (.xlsx), making it super easy to work with in your favorite spreadsheet software. - Pseudonymization : Protect patient privacy by exporting pseudonymized data. It's a great way to ensure data security while still getting the insights you need. - R-Compatible Exports : If you use statistical software like R, you'll love our new export options. Now you can export coded values and variable names without spaces or special characters, making data import into R a breeze. Share with Collaborators Page Update Collaborating with your team just got simpler with our updated Share with Collaborators page: Select All Option : Need to assign permissions to a collaborator quickly? The new "Select All" option lets you do just that, saving you time and hassle. Revamped Category Picker Managing categories is now more intuitive thanks to our revamped Category Picker: - Hierarchical Display : Easily navigate through categories with a clear, expandable tree structure. - Select All and Search Functionality : Quickly select all categories or find specific ones using the search bar. Real-time filtering and a selection count display make managing categories a snap. Enhanced Viewing Capabilities for Users with "View Patient" Permission We’ve boosted the viewing capabilities for users with "View patient" permission to enhance monitoring and data access: - View and Download Files and Pictures : Users with "View patient" permission can now see and download pictures and files directly from eCRF v2. - Streamlined Interface for Non-Editors : For users without "Edit patient" permission, we’ve streamlined the interface by removing editing options while keeping full viewing functionality. Conclusion These nifty new features and improvements are designed to make EasyMedStat more powerful and user-friendly. We’re confident these updates will help you collect, analyze, and share your data more efficiently and securely. We can’t wait to see how you use these tools to advance your research and improve patient outcomes. Stay tuned for more updates, and as always, we love hearing your feedback. Thanks for choosing EasyMedStat as your go-to platform for clinical research!

Bornes pour variables événements : une avancée majeure dans la gestion des données cliniques [Product Update 3.34]

By Mikael Chelli • 28 May, 2024
Dans l'univers de la recherche clinique, la précision n'est pas seulement un objectif ; c'est une nécessité. Reconnaissant cela, EasyMedStat est ravi de dévoiler une fonctionnalité révolutionnaire qui marque une avancée significative dans la gestion des données et le contrôle de qualité : les Bornes d'Événement. Cette nouvelle addition est conçue pour rationaliser le processus de saisie des données, améliorer l'exactitude, et réduire le temps passé sur le suivi des données. Explorons ce que les Bornes d'Événement impliquent et comment elles promettent de transformer la gestion des données cliniques. Que sont les bornes d'événement ? Les Bornes d'Événement sont une nouveauté permettant aux utilisateurs de définir des limites de dates minimales et maximales pour les variables d'Événement au sein des eCRF et ePRO. Cette fonctionnalité s'étend au-delà des limites statiques appliquées aux variables numériques, offrant à la fois des limites statiques (dates fixes) et dynamiques (dates spécifiques au patient). Les limites dynamiques sont particulièrement innovantes, car elles s'ajustent en fonction des valeurs d'autres variables événement, fournissant une approche sur mesure et flexible de la saisie des données.

Introducing Event Bounds: A Leap Forward in Clinical Data Management [Product Update 3.34]

By Mikael Chelli • 28 May, 2024
In the realm of clinical research, precision is not just a goal; it's a necessity. Recognizing this, EasyMedStat is excited to unveil a groundbreaking feature that marks a significant leap forward in data management and quality control: Event Bounds. This new addition is designed to streamline the data entry process, enhance accuracy, and reduce the time spent on data monitoring. Let's dive into what Event Bounds entail and how they promise to transform clinical data management. What are Event Bounds? Event Bounds are a novel feature that allows users to set minimum and maximum date limits for Event variables within Electronic Case Report Forms (eCRFs). This functionality extends beyond the static boundaries applied to Numeric variables, offering both static (fixed dates) and dynamic (patient-specific dates) bounds. Dynamic bounds are particularly innovative, as they adjust based on the values of other Event variables, providing a tailored and flexible approach to data entry.

Un eCRF encore plus intelligent pour une collecte de données plus efficace !

By Mikael Chelli • 12 Jan, 2024
Nous sommes ravis de vous annoncer le lancement de la toute dernière version de notre outil eCRF, une évolution majeure conçue pour répondre aux besoins croissants de la recherche clinique moderne. Avec des fonctionnalités innovantes et des améliorations significatives, cette version vise à rendre votre expérience encore plus fluide, plus rapide et plus intuitive.

An Even Smarter eCRF for More Efficient Data Collection!

By Mikael Chelli • 11 Jan, 2024
We are excited to present our latest achievement: an enhanced version of our eCRF tool that redefines how you collect and manage clinical data. These notable improvements are designed to provide an even more intuitive, intelligent, and efficient experience for our users.
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