时长:
57分钟
播放:
177
发布:
4天前
主播...
简介...
节目简介:
在每一个临床试验背后,都站着一支“数据大管家”团队——Data Manager(DM)。本期《药厂门口》我们邀请到有 20+ 年从业经验的资深 DM 以川老师,一起聊聊:
DM 在一个临床试验从立项到 database lock 全流程中到底做什么?
为什么他说:统计师是“厨师”,DM 是从种菜、洗菜、切菜到端盘子的那个人?
小公司 vs 大药厂,DM 怎么做到“每天都看新鲜数据”?
好的 DM 需要哪些素质、背景和职场心态?华人在北美做 DM 为啥不多?
小百科|术语速查
Data Manager(DM)
临床试验中的“数据大管家”,负责数据收集设计、数据清理(data cleaning)、质控和数据库锁定前的准备工作,贯穿试验全周期。
Database Lock(DBL)数据库锁定
数据库在完成全部清理、确认后正式“锁库”,之后数据不再可改动,用于最终统计分析与申报。
SDTM(Study Data Tabulation Model)
CDISC 制定的临床试验数据标准格式。SDTM Programmer / DM Programmer 负责把原始临床数据标准化为 SDTM 结构,方便统计分析与监管审评。
Blinded / Unblinded Trial 盲态 / 开盲试验
Blinded 指研究者和/或受试者不知道具体用药分配;节目中提到的“看趋势”是在不破坏盲态前提下,从整体数据走向判断试验是否按预期进行。
Lab Data & Reference Range 实验室数据与参考区间
不同检测单位、参考区间差异可能直接影响入排标准与安全性判断,是 DM 和统计都非常关注的“高风险”数据域之一。
📍本期嘉宾:
Yichuan | Data Management team Lead, 20+从业经历
Daniel |临床研发负责人 Clinical Development Lead (MD,PhD)
Mia |统计师 Biostatistician(统计PhD)
Sophie|统计程序员 Statistical Programmer(统计MS)
时间轴 Timeline
00:03|开场 & 角色介绍
主持人阵容集结,自我介绍各自背景,点题本期要聊的主角——Data Manager。
03:06|“临床厨房”类比:DM 到底在做什么?
以川用“种菜、洗菜、切菜、端菜”的比喻,解释 DM 从数据收集、清理到交付统计的全流程职责。
05:00|高压场景:唯一 DM 如何撑起一个试验?
分享在初创公司做唯一 DM 的经历:上百个 site、每天大量新数据,如何做到 daily basis 看数据、改问题。
07:23|成为优秀 DM 需要哪些技能?
不限专业,但需要:
一定的 science / medical 背景
编程能力(SAS 等)+ 熟练使用 Excel
对数据质量有强烈的 ownership 和细致的工作习惯。
10:32|数据库不是全部:把数据“拿出来玩”
为什么Yichuan强调不要只依赖数据库本身,而要通过编程和 Excel 从不同角度“翻看”数据,提前发现问题。
15:04|在盲态试验里看“趋势”而不是看结果
如何利用整体趋势、benchmark、历史试验对比,判断当前入组的病人和各个 site 是否符合预期,而不破坏盲态。
23:00|CDISC / SDTM 标准与数据结构意识
用“切菜尺寸”的类比解释 CDISC / SDTM 标准:为什么 DM 必须在前期就把变量、单位、reference range 等设计清楚,否则后期几乎无从挽回。
32:52|安全性与死亡终点:数据没有灰色地带
Yichuan谈如何单独追踪 fatal case,确保所有与死亡相关的数据完全一致、可追溯,因为这类终点“是黑就是黑,是白就是白”。
34:51|普通 DM vs 出彩 DM:多走一步的差别
大部分人只做 standard checks;想要职业发展,就要多参加跨职能会议、提前准备视图,逐渐成为上下游都依赖的数据中枢。
51:03|华人做 DM 为何不多?给新人的一些建议
北美 DM 本科可入行,门槛不算“尖端”,本地竞争者多
对语言沟通要求高
对想入行的本科生给出建议:保持学习心态、补齐编程和行业知识,主动寻找“出奇制胜”的机会。
52:10|出奇制胜的求职故事 & 三个关键词总结 DM
以川分享自己用别出心裁的 presentation 和“流程型简历”拿到 offer 的经历,并用三点总结 DM 工作:
数据收集 → 数据整理 → 数据呈现,贯穿整个药物研发流程。
56:17|DM Programmer / SDTM Programmer 的补充说明 & 收尾
主持人补充介绍 DM / SDTM programmer 角色,抛出互动问题:你或身边有没有做 DM / SDTM programmer 的朋友?背景是什么?并预告未来也会请他们来聊“数据标准化”的故事。联系我们
小红书:搜索「药厂门口」关注官方账号,获取节目更新与幕后花絮
微信:添加「药厂门口小助手」加入听友群 & 铁粉群
邮箱:[email protected]
如果你或身边有人在做 SDTM programmer,或者正在考虑转岗到数据管理,也欢迎在评论区留言,说不定下一期上节目的人就是你 🌟
在每一个临床试验背后,都站着一支“数据大管家”团队——Data Manager(DM)。本期《药厂门口》我们邀请到有 20+ 年从业经验的资深 DM 以川老师,一起聊聊:
DM 在一个临床试验从立项到 database lock 全流程中到底做什么?
为什么他说:统计师是“厨师”,DM 是从种菜、洗菜、切菜到端盘子的那个人?
小公司 vs 大药厂,DM 怎么做到“每天都看新鲜数据”?
好的 DM 需要哪些素质、背景和职场心态?华人在北美做 DM 为啥不多?
小百科|术语速查
Data Manager(DM)
临床试验中的“数据大管家”,负责数据收集设计、数据清理(data cleaning)、质控和数据库锁定前的准备工作,贯穿试验全周期。
Database Lock(DBL)数据库锁定
数据库在完成全部清理、确认后正式“锁库”,之后数据不再可改动,用于最终统计分析与申报。
SDTM(Study Data Tabulation Model)
CDISC 制定的临床试验数据标准格式。SDTM Programmer / DM Programmer 负责把原始临床数据标准化为 SDTM 结构,方便统计分析与监管审评。
Blinded / Unblinded Trial 盲态 / 开盲试验
Blinded 指研究者和/或受试者不知道具体用药分配;节目中提到的“看趋势”是在不破坏盲态前提下,从整体数据走向判断试验是否按预期进行。
Lab Data & Reference Range 实验室数据与参考区间
不同检测单位、参考区间差异可能直接影响入排标准与安全性判断,是 DM 和统计都非常关注的“高风险”数据域之一。
📍本期嘉宾:
Yichuan | Data Management team Lead, 20+从业经历
Daniel |临床研发负责人 Clinical Development Lead (MD,PhD)
Mia |统计师 Biostatistician(统计PhD)
Sophie|统计程序员 Statistical Programmer(统计MS)
时间轴 Timeline
00:03|开场 & 角色介绍
主持人阵容集结,自我介绍各自背景,点题本期要聊的主角——Data Manager。
03:06|“临床厨房”类比:DM 到底在做什么?
以川用“种菜、洗菜、切菜、端菜”的比喻,解释 DM 从数据收集、清理到交付统计的全流程职责。
05:00|高压场景:唯一 DM 如何撑起一个试验?
分享在初创公司做唯一 DM 的经历:上百个 site、每天大量新数据,如何做到 daily basis 看数据、改问题。
07:23|成为优秀 DM 需要哪些技能?
不限专业,但需要:
一定的 science / medical 背景
编程能力(SAS 等)+ 熟练使用 Excel
对数据质量有强烈的 ownership 和细致的工作习惯。
10:32|数据库不是全部:把数据“拿出来玩”
为什么Yichuan强调不要只依赖数据库本身,而要通过编程和 Excel 从不同角度“翻看”数据,提前发现问题。
15:04|在盲态试验里看“趋势”而不是看结果
如何利用整体趋势、benchmark、历史试验对比,判断当前入组的病人和各个 site 是否符合预期,而不破坏盲态。
23:00|CDISC / SDTM 标准与数据结构意识
用“切菜尺寸”的类比解释 CDISC / SDTM 标准:为什么 DM 必须在前期就把变量、单位、reference range 等设计清楚,否则后期几乎无从挽回。
32:52|安全性与死亡终点:数据没有灰色地带
Yichuan谈如何单独追踪 fatal case,确保所有与死亡相关的数据完全一致、可追溯,因为这类终点“是黑就是黑,是白就是白”。
34:51|普通 DM vs 出彩 DM:多走一步的差别
大部分人只做 standard checks;想要职业发展,就要多参加跨职能会议、提前准备视图,逐渐成为上下游都依赖的数据中枢。
51:03|华人做 DM 为何不多?给新人的一些建议
北美 DM 本科可入行,门槛不算“尖端”,本地竞争者多
对语言沟通要求高
对想入行的本科生给出建议:保持学习心态、补齐编程和行业知识,主动寻找“出奇制胜”的机会。
52:10|出奇制胜的求职故事 & 三个关键词总结 DM
以川分享自己用别出心裁的 presentation 和“流程型简历”拿到 offer 的经历,并用三点总结 DM 工作:
数据收集 → 数据整理 → 数据呈现,贯穿整个药物研发流程。
56:17|DM Programmer / SDTM Programmer 的补充说明 & 收尾
主持人补充介绍 DM / SDTM programmer 角色,抛出互动问题:你或身边有没有做 DM / SDTM programmer 的朋友?背景是什么?并预告未来也会请他们来聊“数据标准化”的故事。联系我们
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