python SDTM
时间: 2024-06-04 07:04:57 浏览: 24
SDTM(Study Data Tabulation Model)是一种标准的数据格式,用于在临床试验中收集和提交数据。它是由CDISC(Clinical Data Interchange Standards Consortium)制定和维护的,旨在确保收集到的数据具有一致性和可重复性。
Python SDTM是一个用Python语言编写的开源工具包,旨在帮助数据分析师和临床试验研究人员对SDTM数据进行处理和分析。它提供了一系列的工具和函数,用于读取、处理、转换和生成SDTM数据。
Python SDTM具有以下优点:
1. 易于使用:Python SDTM提供了简单易用的API接口,使用户可以快速地读取和处理SDTM数据。
2. 可扩展性:Python SDTM可以与其他Python库(如Pandas和Numpy)结合使用,以实现更复杂的数据分析和处理。
3. 开放源代码:Python SDTM是一个开源工具包,用户可以自由地下载、使用和修改它。
相关问题
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。
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
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