Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/clinical-trials-data-collection-management-quality-assurance
과정 소개
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Clinical Trials Data Management and Quality Assurance’ 과정을 소개해드리려고 합니다. 이 과정은 임상 시험에서 수집되는 방대한 데이터를 효과적으로 관리하고, 질 관리 관행을 통해 실수를 예방하는 방법을 배우는 데 중점을 두고 있습니다.
과정 개요
임상 시험은 대량의 데이터를 생성하기 때문에 데이터 수집 도구와 시스템을 신중하게 선택하여 데이터의 무결성을 보호하는 것이 매우 중요합니다. 이 과정에서는 데이터셋을 구성하고, 정리하며, 익명화하는 방법과 결함을 찾아 수정하는 방법을 배울 수 있습니다.
강의 내용
이 과정은 여러 가지 모듈로 구성되어 있습니다:
- 데이터 수집 도구: 잘 설계된 데이터 수집 도구는 임상 시험의 성공에 필수적입니다. 이 모듈에서는 데이터 정의, 수집 및 조직 방법에 대해 배웁니다.
- 데이터 관리: 임상 시험에서 데이터 관리의 정의와 핵심 개념을 배우고, Excel 등 자주 사용되는 데이터 관리 시스템을 탐구합니다.
- 데이터 조립 및 배포: 데이터를 다른 사람들과 공유하기 위해 필요로 하는 단계와 데이터 잠금, 데이터 정리 등에 대해 설명합니다.
- 성능 모니터링: 임상 센터 성능 및 프로토콜 준수를 모니터링하는 프레임워크를 배웁니다.
- 개입 관리: 치료 개입의 관리 원칙과 여러 요인이 개입에 미치는 영향을 다룹니다.
- 품질 보증: 임상 시험에서 실수를 예방하기 위한 다양한 조치에 대해 배웁니다.
추천 이유
이 과정은 임상 연구에 참여하고자 하는 연구자나 의료 전문가에게 필수적입니다. 데이터 관리의 기초부터 품질 보증까지 전반적인 지식을 습득할 수 있어 자신의 연구에 적용할 수 있는 실질적인 내용을 제공합니다. 특히 실제 사례 연구와 실습을 통해 보다 깊이 있는 이해가 가능하며, 이 과정에서 얻은 지식을 통해 임상 시험의 성공률을 높일 수 있습니다.
결론
임상 시험의 데이터 관리는 매우 중요한 분야입니다. ‘Clinical Trials Data Management and Quality Assurance’ 과정은 여러분이 이 분야에서 훌륭한 전문성을 갖출 수 있도록 도와줄 것입니다. 적극 추천드립니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/clinical-trials-data-collection-management-quality-assurance