说一说SDTM和ADAM的具体工作流程是什么？

SDTM（标准数据模型）是为了支持临床试验数据收集，管理和交换而设计的数据模型，它提供了一个统一的框架，可以收集，管理和交换临床试验数据，从而改善数据的可比性和可靠性。SDTM的工作流程是：首先，将原始数据从研究设计中提取出来，然后将其格式化为SDTM标准，最后将数据发送出去，以便进行进一步的分析。

ADaM（分析数据模型）是一种用于收集，管理和交换临床试验分析数据的标准数据模型。它使用SDTM数据模型中定义的数据字段，并且根据研究设计和分析计划的要求，提供了一种统一的框架来收集和管理研究分析数据。ADaM的工作流程是：首先，将原始数据从SDTM标准中提取出来，然后将其格式化为ADaM标准，最后将数据发送出去，以便进行进一步的分析。

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列举几个SDTM转换为ADam的例子

SDTM转换为ADam的例子包括：1.将SDTM中的病例结果数据转换为ADam中的病例结果数据；2.将SDTM中的病例安全数据转换为ADam中的病例安全数据；3.将SDTM中的病例参与者数据转换为ADam中的病例参与者数据；4.将SDTM

SDTM是什么，怎么去做SDTM

SDTM全称为Study Data Tabulation Model，翻译为研究数据制表模型。它是CDISC（Clinical Data Interchange Standards Consortium）组织制定的一种标准数据模型，用于规范临床试验数据的收集、转换、存储和共享。SDTM模型包含了研究数据的元数据、数据结构、变量名称、变量定义、变量值域等信息，是临床试验数据管理和分析的基础。

要完成SDTM的制作，需要按照以下步骤进行：

1.收集和整理研究数据：收集和整理研究数据，包括病人信息、治疗方案、检测结果等。

2.根据SDTM标准进行变量映射：根据SDTM的数据结构和变量定义，将研究数据进行映射，将原始数据转换为SDTM格式。

3.进行SDTM数据验证：对转换后的SDTM数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。

4.进行SDTM数据清理：对SDTM数据进行清理，包括数据的缺失值、异常值、逻辑错误等。

5.生成SDTM数据集：根据SDTM标准定义，生成SDTM数据集，包括DM、AE、LB、VS等数据集。

6.进行SDTM数据质量控制：对生成的SDTM数据集进行质量控制，确保数据的准确性和一致性。

7.提交SDTM数据：将生成的SDTM数据集提交给药品监管机构或合作伙伴，以便进行审查和分析。

需要注意的是，SDTM的制作需要严格遵守CDISC组织制定的标准，确保数据的一致性和可比性。同时，SDTM的制作需要专业的数据管理和分析能力，需要有相关的技术和经验支持。