नामांकन और भर्ती
स्टडी, देश और साइट के अनुसार योजना के मुक़ाबले स्क्रीन किए गए, रैंडमाइज़ किए गए और सक्रिय सब्जेक्ट, स्क्रीन-फ़ेल्योर और ड्रॉपआउट दरों और उनके कारणों के साथ।
TURBOARD EDC, CTMS, लैबोरेटरी और सेफ़्टी डेटा को एक गवर्न किए गए मॉडल में लाता है, ताकि CRO, स्पॉन्सर और रिसर्च साइटें पूरे पोर्टफ़ोलियो में नामांकन, सुरक्षा और डेटा गुणवत्ता पर नज़र रख सकें।
एक चल रहा ट्रायल EDC, CTMS, सेंट्रल लैबोरेटरी फ़ाइलों, सेफ़्टी डेटाबेस और साइट स्प्रेडशीट में डेटा बनाता है। मेडिकल मॉनिटर, स्पॉन्सर, स्टीयरिंग कमेटी और निवेशक — हर किसी को अपनी रिपोर्ट चाहिए, इसलिए स्टडी टीमें हर चक्र में उसी डेटा को एक्सपोर्ट करने, साफ़ करने और दोबारा फ़ॉर्मेट करने में कई दिन लगाती हैं। जब तक कोई धीमी साइट या बढ़ती स्क्रीन-फ़ेल्योर दर दिखाई देती है, तब तक कई हफ़्तों का नामांकन गँवाया जा चुका होता है।
TURBOARD इन स्रोतों को एक बार जोड़ता है और हर स्टडी के लिए नामांकन, विज़िट अनुपालन, प्रतिकूल घटनाओं और डेटा गुणवत्ता की गणना एक ही तरीक़े से करता है। हर हितधारक को एक ऐसा डैशबोर्ड दिखता है जो उन्हीं स्टडीज़ और साइटों तक सीमित है जिन्हें देखने के लिए वह अधिकृत है, और नियमित रिपोर्टें अपने-आप वितरित होती हैं। स्टडी टीमें डेटा जोड़ने के बजाय उसकी समीक्षा करती हैं।
स्टडी, देश और साइट के अनुसार योजना के मुक़ाबले स्क्रीन किए गए, रैंडमाइज़ किए गए और सक्रिय सब्जेक्ट, स्क्रीन-फ़ेल्योर और ड्रॉपआउट दरों और उनके कारणों के साथ।
हर साइट की नामांकन गति, विज़िट अनुपालन और खुली डेटा क्वेरी, साथ-साथ तुलना के साथ, ताकि कमज़ोर प्रदर्शन वाली साइटें जल्दी दिख जाएँ।
गंभीरता, सीरियसनेस, स्थिति, स्टडी आर्म और डोज़ के अनुसार प्रतिकूल घटनाएँ, पोर्टफ़ोलियो से अलग-अलग सब्जेक्ट तक ड्रिल-डाउन के साथ।
ट्रायल अवधियों में विज़िट की संख्या और तारीख़ें, आर्म और लिंग के अनुसार लैब मान, और रेटिंग-स्केल परिणामों पर आउटलायर विश्लेषण।
सभी स्टडीज़ एक स्क्रीन पर — स्थिति, माइलस्टोन, नामांकन और सुरक्षा — जारी रखने, बदलाव करने या रोकने के निर्णयों में मदद के लिए।
सार्वजनिक ट्रायल रजिस्ट्री डेटा का थेरेप्यूटिक क्षेत्र, फ़ेज़, स्पॉन्सर और परिणाम के अनुसार विश्लेषण, प्रोटोकॉल योजना और प्रतिस्पर्धी संदर्भ के लिए।
मॉनिटर, स्पॉन्सर और कमेटियों के लिए रिपोर्टें हर चक्र में स्प्रेडशीट में दोबारा बनाई जाती हैं।
डैशबोर्ड डेटा के साथ रिफ़्रेश होते हैं और शेड्यूल्ड रिपोर्टें हर हितधारक को PDF, Excel या PowerPoint के रूप में पहुँचती हैं।
EDC, CTMS, लैब और सेफ़्टी सिस्टम — हर एक के पास तस्वीर का एक हिस्सा है, और पूरी स्टडी कोई नहीं देख पाता।
स्रोत स्टडी, साइट और सब्जेक्ट जैसे साझा डाइमेंशन के ज़रिए जुड़ते हैं, इसलिए हर मेट्रिक की गणना एक ही तरीक़े से होती है।
स्पॉन्सर, CRO टीमें और साइटें केवल अपनी स्टडीज़ और सब्जेक्ट देखें — इससे रिपोर्टों के संस्करण कई गुना हो जाते हैं।
एक डैशबोर्ड सबकी सेवा करता है; हर उपयोगकर्ता और हर शेड्यूल्ड रिपोर्ट केवल अधिकृत डेटा देखती है।
धीमी भर्ती, छूटी विज़िट या बढ़ती प्रतिकूल घटनाएँ अगली आवधिक रिपोर्ट में ही दिखती हैं।
डेटा रिफ़्रेश होते ही कंडीशनल फ़ॉर्मेटिंग उन साइटों और मेट्रिक्स को चिह्नित करती है जो अपनी सीमा पार करते हैं।
TURBOARD में इनबिल्ट एआई सहायिका JAS उसी गवर्न किए गए स्टडी मॉडल से जवाब देती है जिसका उपयोग आपके डैशबोर्ड करते हैं। वह संबंधित रिपोर्ट खोजती है या क्वेरी लिखती है, चार्ट बनाती है और समझाती है कि क्या बदला। JAS Explain और पर्सोना के साथ मेडिकल मॉनिटर और स्पॉन्सर एग्ज़ीक्यूटिव, दोनों को एक जैसे आँकड़ों से अपनी भूमिका के अनुरूप व्याख्या मिलती है।
JAS की क्षमताएँ देखिए →हम आपके स्टडी डेटा का एक नमूना कनेक्ट करेंगे और दिखाएँगे कि TURBOARD और JAS सभी ट्रायल में नामांकन, साइटों और सुरक्षा पर कैसे नज़र रखते हैं।