Nicio reglementare nu te pregătește pentru momentul în care datele dintr-un studiu devin invizibile.
În cercetarea clinică de astăzi, datele nu mai sunt colectate doar între pereții unei clinici, în prezența unui medic. Studiile au devenit descentralizate, dinamice, distribuite – iar pacienții contribuie cu informații de la distanță, prin wearables, aplicații mobile și consultații video.
Această transformare tehnologică, accelerată de pandemie și susținută de reglementatori, a creat oportunități extraordinare pentru accesul la pacienți. Dar în același timp, a generat o întrebare pe care niciun sponsor, investigator sau autoritate nu o mai poate ignora:
Cine controlează cu adevărat calitatea datelor într-un studiu descentralizat?
Răspunsul nu e unul simplu — dar îl vom construi, pas cu pas, în paginile care urmează.
În trecut, validitatea datelor era asigurată în mod tradițional de investigator, într-un mediu clinic controlat. Astăzi, aceeași responsabilitate trebuie menținută într-un context în care datele vin din multiple surse, în timp real, din afara site-ului. Iar acest lucru nu este opțional — este un standard impus prin ghiduri globale precum ICH E6(R3), documentele EMA și ghidul FDA pentru studiile clinice descentralizate.
Mai mult, în 2024–2025, tot mai multe RFP-uri (Request for Proposal – Cereri de Ofertă) și selecții de parteneri cer dovezi clare de auditabilitate, trasabilitate și conformitate a datelor. Nu doar recrutare. Nu doar viteză. Ci calitate verificabilă și continuă.
Într-un ecosistem descentralizat, calitatea datelor nu este un simplu KPI (Key Performance Indicator – Indicator Cheie de Performanță). Este un element strategic de conformitate, reputație și parteneriat. Este ceea ce diferențiază centrele care sunt invitate în proiecte globale de cele care dispar din radarul sponsorilor.
Acest articol este o hartă practică pentru centre, investigatori și SMO-uri care nu vor doar să rămână în joc, ci să devină parteneri preferați. Vom arăta ce înseamnă cu adevărat „calitatea datelor” în era DCT, ce cer standardele internaționale și — cel mai important — cum se pune totul în practică în mod real, aplicabil, auditat.
1. De ce contează calitatea datelor în DCT
Într-un studiu clinic tradițional, calitatea datelor era asigurată în mod natural prin proximitate: pacientul era la clinică, investigatorul observa direct, iar monitorul verifica periodic documentele sursă. Într-un studiu descentralizat (DCT – Decentralized Clinical Trial), acest lanț de control este fragmentat — și, odată cu el, și certitudinea că datele sunt complete, coerente și verificabile.
Conform noii versiuni ICH E6(R3), calitatea trebuie să fie o componentă proactivă a designului studiului:
„The quality of a trial should be considered at all stages of the trial process, with a focus on those activities that are essential to ensure human subject protection and the reliability of trial results.”
Această idee este susținută de conceptul „quality by design”, introdus tot în această versiune, care subliniază că standardele de calitate nu pot fi verificate doar la final — trebuie construite din start, în arhitectura procesului.
În același sens, EMA (European Medicines Agency) cere sponsorilor să analizeze impactul elementelor descentralizate asupra fiabilității datelor încă din faza de planificare:
„Sponsors are expected to consider the impact of decentralised elements on data reliability and trial oversight from the earliest planning stages.”
(EMA Reflection Paper)
Așadar, calitatea nu mai este doar responsabilitatea departamentului de QA (Quality Assurance) sau a monitorului. Devine o cerință fundamentală de design, aplicabilă tuturor actorilor implicați — de la sponsor și CRO (Contract Research Organization), până la investigator și echipele de suport din teren.
Pentru centre, investigatori și SMO-uri (Site Management Organizations), acest lucru nu mai este opțional. Începând cu 2024, tot mai multe RFP-uri (Request for Proposal – Cereri de Ofertă) includ criterii explicite privind trasabilitatea, auditabilitatea și fiabilitatea continuă a datelor. Nu mai este suficient să recrutezi bine. Trebuie să dovedești că datele sunt robuste, verificabile și compatibile cu standardele internaționale.
Aceasta este miza reală a calității în DCT: vizibilitate pe termen lung în fața sponsorilor, eligibilitate în consorții internaționale și încredere din partea autorităților.
2. Tipuri de date în studiile clinice descentralizate
Nicio reglementare nu te pregătește pentru momentul în care datele dintr-un studiu devin invizibile.
Datele colectate într-un studiu descentralizat (DCT – Decentralized Clinical Trial) nu mai urmează un singur flux. Ele pot fi clasificate în trei mari categorii funcționale:
Fiecare tip de date are un canal propriu, riscuri specifice și cerințe de validare diferite. Unele sunt introduse manual, altele se colectează automat. Unele pot fi monitorizate direct de personalul medical, altele rămân complet în afara controlului site-ului.
🔍 Această diversitate nu este doar tehnologică, ci și regulatorie și logistică — pentru că afectează trasabilitatea, coerența temporală și capacitatea de audit.
2.1. Diversitatea surselor de date în DCT
Într-un DCT, nu toate datele sunt create la clinică. Avem eConsent, date din wearables, aplicații mobile pentru ePRO, senzori, EHR sau telemedicină. Fiecare sursă are propriul format, propriul context operațional și propriile puncte vulnerabile. Iar integrarea lor nu este niciodată automată.
FDA (U.S. Food and Drug Administration) recunoaște explicit aceste surse și cere mecanisme clare de validare:
„Tehnologiile de sănătate digitală pot colecta date de la distanță... sponsorul trebuie să descrie cum va fi menținută integritatea datelor și cum vor fi integrate cu celelalte date ale studiului.”
(FDA Guidance on DCT)
EMA (European Medicines Agency) tratează aceste forme de date cu aceeași exigență ca metodele tradiționale. De exemplu, consimțământul electronic trebuie să respecte aceleași cerințe ca varianta scrisă:
„Aceleași standarde de calitate și conținut se aplică eConsent-ului ca și consimțământului scris tradițional.”
(EMA Reflection Paper)
Așadar, diversitatea surselor nu înseamnă flexibilitate absolută. Înseamnă nevoia unui ecosistem digital integrat, capabil să transforme acest mozaic în informații valide, trasabile și auditabile.
Însă tocmai această diversitate generează și cele mai mari vulnerabilități.
2.2. Când datele devin invizibile
Ce înseamnă „momentul în care datele devin invizibile”?
Nu e o metaforă. Este o situație reală, frecvent raportată în studiile descentralizate:
🟥 1. Datele nu mai pot fi verificate la sursă
Ex: un pacient completează un ePRO printr-o aplicație mobilă. Dacă:
atunci nimeni nu mai poate dovedi că acea informație este originală, contemporană și completă — atributele esențiale ALCOA+.
🟥 2. Senzorii transmit date direct în cloud, fără backup local
Ex: un smartwatch înregistrează pulsul sau tensiunea arterială. Dacă:
atunci datele se pierd complet — iar investigatorul nici măcar nu știe că lipsește ceva.
🟥 3. Lipsa unui sistem unificat de integrare (interoperabilitate slabă)
Datele din wearables, eConsent, EHR sau telemedicină:
🔍 Rezultatul: un inspector de la EMA sau FDA nu poate reconstrui firul logic al datelor — deci acestea devin invizibile din punct de vedere științific și regulator.
Iar în lipsa trasabilității, nu mai poți demonstra cine a generat datele, în ce moment și în ce context — deci sursa devine imposibil de verificat.
🔍 În cercetarea clinică, sursa datelor (data source) este fundamentul validării științifice. Dacă nu poți demonstra cine a generat datele, când și cum, atunci integritatea acelui set de date este compromisă — chiar dacă valoarea clinică aparentă este mare.
✅ Așadar, ce înseamnă fraza:
„Nicio reglementare nu te pregătește pentru momentul în care datele devin invizibile.”
Înseamnă că riscurile din teren depășesc ce scrie în ghiduri — dacă nu ai un ecosistem digital solid, integrat și bine auditat.
Nu toate datele dintr-un DCT sunt egale. Unele sunt mai fragile decât par.
Înțelegerea specificului fiecărei surse și a vulnerabilităților ei este esențială pentru a preveni pierderile de calitate — chiar înainte ca ele să devină „invizibile”.
3. Riscuri frecvente privind calitatea datelor
Datele colectate în studiile clinice descentralizate (DCT – Decentralized Clinical Trials) nu sunt doar mai numeroase. Sunt mai fragile.
Contextul în care apar — în afara unei clinici, fără supraveghere directă, prin sisteme digitale distribuite — introduce o serie de riscuri documentate, dar adesea subestimate.
📍 1. Incompletitudinea funcțională
Datele pot părea complete numeric, dar lipsesc exact în momentele critice: ePRO-uri nesalvate, sesiuni de telemedicină fără timestamp valid, date din wearables fără asociere cu ID-ul pacientului. Nu absența datelor e problema, ci lipsa lor contextuală.
📍 2. Incoerență între surse
Același pacient poate avea date contradictorii din surse diferite – API-ul unui senzor raportează 12.000 pași, aplicația mobilă sincronizată în paralel afișează 8.500. Fără un sistem robust de reconciliere, aceste date nu sunt doar neconcludente – devin inutilizabile științific.
📍 3. Întârzieri cu impact critic
Datele generate în afara clinicii pot ajunge târziu în platforma centrală (EDC – Electronic Data Capture), uneori după ce momentul pentru intervenție a fost depășit. Aceste întârzieri nu afectează doar monitorizarea pacientului — ci și capacitatea de reacție a sponsorului.
📌 Aceste riscuri sunt confirmate de reglementatori:
„Important risks to data integrity can arise when key trial activities are performed outside of controlled clinical environments.”
🔹 Interpretare: ICH cere ca aceste riscuri să fie anticipate și controlate din design, nu tratate reactiv.
„Investigators must ensure that data generated by delegated parties remains complete, consistent, and accurate...”
🔹 Interpretare: Calitatea nu se externalizează. Investigatorul rămâne responsabil, chiar dacă datele vin de la distanță.
👉 Așadar, aceste riscuri nu apar „în ciuda” tehnologiei, ci din cauza unei tehnologii prost integrate. Ele nu pot fi rezolvate cu patch-uri administrative, ci doar printr-un ecosistem gândit să prevină — nu să repare.
4. Standarde internaționale pentru validitatea datelor
Tehnologia poate accelera studiile, dar doar standardele le fac credibile.
După cum am văzut, datele colectate în afara clinicii sunt expuse riscurilor de incoerență, întârziere și pierdere contextuală. Singura protecție reală împotriva acestor riscuri este conformitatea cu standardele internaționale de calitate a datelor.
🔍 Ce înseamnă „date valide” în cercetarea clinică?
Înseamnă date care pot fi urmărite până la sursă, care sunt corecte, complete, disponibile oricând pentru audit și care nu pot fi modificate fără urmă. Standardul universal care definește aceste criterii se numește ALCOA+.
✅ ALCOA+: 9 criterii de referință
Fiecare punct de date trebuie să fie:
🔹 Aceste criterii nu sunt teoretice — sunt cerințe minime pentru ca datele dintr-un DCT să fie acceptate de autorități. Dacă unul singur lipsește, tot lanțul de validare poate fi compromis.
🧩 ICH E6(R3): cum construiești calitatea
Ghidul internațional de bune practici (Good Clinical Practice – GCP), în versiunea ICH E6(R3), merge mai departe: nu e suficient să ai date bune; trebuie să ai un sistem care să garanteze constant calitatea lor.
„Sponsorul trebuie să implementeze sisteme și proceduri proporționale cu riscurile, pentru a asigura un management adecvat al calității pe întreg parcursul studiului.”
🔹 Asta înseamnă că fiecare sursă de date — de la eConsent la wearables — trebuie proiectată nu doar pentru eficiență, ci pentru trasabilitate completă și auditabilitate în orice moment.
Standardele nu sunt un pas birocratic. Sunt infrastructura invizibilă care face diferența dintre un rezultat acceptat și un studiu respins.
Orice actor implicat în proces — de la sponsor și CRO, la investigator și echipele din teren — trebuie să înțeleagă că validitatea nu se verifică la final, ci se construiește de la prima interacțiune cu datele.
5. Rolul SMO-urilor și al centrelor în ecosistemul de date
Standardele există. Dar cine le aplică în teren?
Într-un DCT (studiu clinic descentralizat), tehnologia nu este autonomă. Centrele și SMO-urile (Site Management Organizations) sunt cele care dau viață acestor standarde — sau le ignoră, cu riscuri majore.
Într-un studiu descentralizat, colectarea datelor nu se mai întâmplă doar în clinică. Dar responsabilitatea pentru validitatea lor rămâne acolo.
Centrelor și SMO-urilor li se atribuie adesea un rol pur logistic, limitat la recrutare și management operațional. Însă în contextul DCT-urilor, ele devin noduri esențiale în lanțul de validare a datelor.
🎯 De ce? Pentru că sunt actorii cel mai bine poziționați să asigure supravegherea continuă a ceea ce se întâmplă dincolo de clinică.
Ei pot impune proceduri clare de reconciliere a datelor, pot verifica coerența între sursele multiple, pot identifica semne de neconformitate și pot interveni rapid prin corecții sau solicitări de clarificare. Mai mult, pot stabili protocoale interne de monitorizare care includ verificări periodice, controale aleatorii și training recurent pentru pacienți și furnizori de tehnologie.
🔍 EMA (European Medicines Agency) clarifică acest aspect:
„Investigators must maintain oversight and ensure protocol adherence, regardless of whether trial-related procedures are conducted remotely.”
🧭 Interpretare: Responsabilitatea finală aparține investigatorului, dar aceasta nu poate fi exercitată eficient fără suportul centrului. În DCT-uri, centrele și SMO-urile devin extensia practică a acestei responsabilități — sunt cei care pot transforma supravegherea într-un proces continuu, aplicabil și documentat.
🔍 FDA (Food and Drug Administration) adaugă o condiție esențială:
„Sponsors should clearly define in agreements and protocols which tasks are delegated and how oversight is maintained.”
🧭 Asta presupune ca monitorizarea și responsabilitatea trebuie să fie documentate, nu doar asumate. Asta înseamnă că SMO-urile trebuie să demonstreze prin proceduri concrete cum asigură validitatea datelor obținute din surse descentralizate – fie că e vorba de ePRO, senzori sau telemedicină.
🧩 În lipsa acestui control activ:
📌 Așadar, centrele și SMO-urile nu sunt simpli executanți. Sunt garanți ai trasabilității și coerenței datelor.
Iar în era DCT, acest rol este mai complex – nu mai presupune doar supravegherea fizică, ci managementul activ al riscului digital.
📍 Fără vizibilitate, nu există responsabilitate.
Iar fără responsabilitate, datele descentralizate devin doar ruine digitale — imposibil de auditat, imposibil de validat, imposibil de folosit în luarea deciziilor corecte.
În studiile descentralizate, nu datele sunt fragile. Ci controlul asupra lor.
Calitatea datelor nu este un detaliu de finețe. Este linia care separă progresul real de haosul digital.
În DCT, datele nu mai trec prin mâinile unui investigator. Trebuie să treacă prin filtrul unei structuri operaționale capabile să le înțeleagă, să le valideze și să le apere.
Tehnologia nu greșește. Oamenii greșesc atunci când o folosesc fără vizibilitate.
Standardele nu lipsesc. Lipsește asumarea aplicării lor în practică, consecvent, chiar și atunci când sistemele nu oferă toate răspunsurile.
📌 Aici intervine rolul centrelor și al SMO-urilor: nu ca rotițe într-un mecanism digital, ci ca verigi critice în lanțul de încredere.
Fără trasabilitate până la sursă, orice punct de date devine doar o presupunere — iar presupunerile nu pot fi validate științific.
Trasabilitatea este esențială, non-negociabilă și linia roșie între valid și inutilizabil. Dacă nu poți demonstra cine a generat datele, când și în ce condiții, studiul tău nu este doar fragil — este vulnerabil la respingere, nul în fața unui audit și inutil în luarea deciziilor.
Acest articol a conturat provocările. În articolul următor, vom analiza posibilele soluții operaționale — nu ca rețete universale, ci ca repere concrete pentru cei care vor să transforme descentralizarea într-un avantaj competitiv real.
🔗 Până atunci, întrebarea rămâne:
Datele pe care le colectezi azi — pot fi cu adevărat verificate mâine? Sau doar speri că da?
📚 Surse:
ICH E6(R3) – Guideline for Good Clinical Practice (GCP) (Versiunea finală, ianuarie 2025)
📄https://database.ich.org/sites/default/files/ICH_E6%28R3%29_Step4_FinalGuideline_2025_0106.pdf
EMA – Recommendation Paper on Decentralised Elements in Clinical Trials (decembrie 2022)
📄 https://health.ec.europa.eu/system/files/2023-03/mp_decentralised-elements_clinical-trials_rec_en.pdf
FDA – Conducting Clinical Trials With Decentralized Elements (septembrie 2024)
📄 https://www.fda.gov/media/167696/download
FDA – Digital Health Technologies for Remote Data Acquisition in Clinical Investigations (decembrie 2023)
📄 https://www.fda.gov/media/155022/download
