要旨 : CDASH 標準に準拠した Raw データ (CRF) から SDTM を効率的に作成するポイントと EDC の仕様が様々であることにより標準化しきれない部分を補うツール (SAS マクロ ) 開発のコンセプトを紹介する キーワード :CDISC, CDASH, SDTM 2

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1 CDASH から SDTM を効率的に作成するための Tips のご紹介 小松邦岳 鈴木淳一 村岡了一 飛石陵子 ( 株式会社アスクレップ ) Introduction of Tips to make SDTM efficiently from CDASH. Kunitake Komatsu, Junichi Suzuki, Ryoichi Muraoka, Ryoko Tobiishi (Asklep.Inc)

2 要旨 : CDASH 標準に準拠した Raw データ (CRF) から SDTM を効率的に作成するポイントと EDC の仕様が様々であることにより標準化しきれない部分を補うツール (SAS マクロ ) 開発のコンセプトを紹介する キーワード :CDISC, CDASH, SDTM 2

3 Agenda はじめに CDASH と Raw データ SDTM CDASH と SDTM CDASH からの SDTM 作成を効率化する SAS マクロのコンセプト 具体的なマクロ活用法 まとめ 3

4 はじめに Raw データからの SDTM の効率的な作成は 各社取り組んでいる大きな課題です CDASH 標準を利用して CRF および Raw データを作成することで SDTM の効率的な作成は可能ですが 注意すべきポイントがいくつかあります また EDC の仕様上の制約などにより Raw データが理想の定義にならないこともあるでしょう 本発表では CDASH 標準を利用した Raw データから SDTM を効率的に作成するためのポイントと そのために開発したツール (SAS マクロ ) のコンセプトを紹介いたします 用語の定義 : Raw データ = CDMS または EDC からエクスポートしたデータ 4

5 CDASH と Raw データ SDTM CDASH は 常に SDTM Mapping を最終目標としてきた ことが明言されています 実際 CDASH UG には Raw データを SDTM に変換する方法も述べられています CDASHUG の 常に SDTM Mapping を最終目標としてきた の記載 ( 参考 引用文献 2 Page17) 5

6 CDASH と Raw データ SDTM CDASH を用いれば そのまま説明不要の世界標準になりえます 6

7 CDASH と Raw データ SDTM 入力 (Raw データ ) と出力 (SDTM) が標準化されていれば その間の処理も標準化できるはずです 標準化! 標準化 標準化 Raw データ SDTM 7

8 CDASH と Raw データ SDTM CDASH に準拠した場合 承認申請者等の負担軽減を考慮した より効率的な実施を検討する ことを通知 ( 承認申請時の電子データ提出に関する基本的考え方について 参考 引用文献 5 ) 8

9 CDASH と Raw データ SDTM Raw データ (CRF) を CDASH で標準化することが理想的です CDASH から SDTM に変換する際に注意すべきポイントはあります Point 9

10 CDASH と Raw データ SDTM Point CDASH と SDTM は 定義が一致しない部分があります また EDC の仕様の制約から Raw データを理想的な定義にできないこともあるでしょう CDASH SDTM 理想の Raw データ定義 実際の Raw データ定義 10

11 CDASH と SDTM CDASH と SDTM で定義が一致しない部分 どのような部分が どのような理由で一致しないかの理解は マッピングを考えるうえで重要です 相違点のうち 主なものを簡単にまとめました テーブルに関する定義の不一致 データ構造を非正規化 ( 水平展開 ) とするか正規化 ( 垂直展開 ) とするかの基準については CDASH では規定はされていない (SDTM では 正規化が規定されている ) 11

12 CDASH と SDTM CDASH と SDTM で定義が一致しない部分 変数に関する定義の不一致 変数は CDASH SDTM ともに規定されている Raw データにおいては 基本的には CDASH に従うが CDASH で規定されておらず SDTM でのみ規定されているものは SDTM に従う 意味合いは同じだが定義が異なる変数 CDASH のみに存在する変数 SDTM のみに存在する変数のそれぞれが存在する < 意味合いは同じだが定義が異なる変数 > 例えば 日時値について CDASH では日付 (--DAT) 変数と時間 (--TIM) 変数に分かれているが SDTM では日付時間 (--DTC) 変数で定義されている 12

13 CDASH と SDTM CDASH と SDTM で定義が一致しない部分 変数に関する定義の不一致 <CDASH のみに存在する変数 > 例えば 有害事象が発現したか? または 併用薬を使用したか? など データ確認用の変数 ( クリーニングプロンプト ) <SDTM のみに存在する変数 > CRF 外から設定される項目および機械的に算出すべき項目など --DY :Study Day --SEQ : Sequence 番号ほか 情報の特性上 Trial Design model は CDASH には存在しない 13

14 CDASH と SDTM 意味合いは同じだが定義が異なる変数? 例えば 日時について CDASH 日と時が別項目 SDTM 日時が 1 項目 EDC では 日付をカレンダーから選択 時刻をプルダウンで選択などとする場合が多い 日時を 1 項目にまとめると これができなくなる or 複雑になるため 入力しづらい SDTM CDASH (EDC 画面 ) T12:00 CDASH は CRF(EDC) に最適化されており 差異は合理的 14

15 CDASH と SDTM 意味合いは同じだが定義が異なる変数? 同様に 年 月 日が部分的に不明であることが想定される項目は CDASHでは 年 月 日を別々に収集する CDASH 年 月 日が別項目 SDTM 日時が 1 項目 CDASH (EDC 画面 ) 不明な日付は カレンダーから選択できない EDC に正しく入力してもらうためには 年 月 日が別々の項目であることが好ましい SDTM やはり CDASH と SDTM の差異は合理的 15

16 CDASH と SDTM EDC の制約のため理想通りの Raw データ定義にできない場合 本当であれば 正規化されたデータで欲しい Raw データが EDC の仕様の制限のために 非正規化のデータしか手に入らない などの状況です 理想 USUBJID LBPERF LBDAT LBTESTCD LBORRES Y AST Y ALT 31 実際 Y BILI Y CREAT 0.78 USUBJID LBPERF LBDAT AST ALT BILI CREAT Y 本件について詳しくは 後程マクロのコンセプトの紹介と合わせて説明いたします 16

17 CDASH と SDTM CDASH と SDTM の定義の差異は 合理的であり 避けて通れません 定義の差異に対する変換処理をいかに標準化するかが 効率化のポイントとなります EDC の仕様上の制約により Raw データが理想的な定義とならない場合の標準化も 効率化のポイントとなります 17

18 CDASH からの SDTM 作成を効率化する SAS マクロのコンセプト CDASH 標準を利用した Raw データから SDTM 作成を効率化する社内ツール (SAS マクロ ) を作成いたしました そのコンセプトを紹介いたします 18

19 CDASH からの SDTM 作成を効率化する SAS マクロ CDASH から SDTM 作成時にポイントとなる箇所 ポイントとなる箇所 テーブルに関する定義の不一致 変数に関する定義の不一致 意味合いは同じだが定義が異なる変数 CDASHのみに存在する変数 SDTMのみに存在する変数 EDC の制約のため理想通りの Raw データ定義にできない場合 具体的な箇所の例下記日付変換など SDTM 変換不要 --DY 変数 SEQ 変数などデータの転置処理など 本質的に同じ問題 19

20 CDASH からの SDTM 作成を効率化する SAS マクロ CDASH から SDTM を効率よく作成するため 標準化した処理を SAS マクロ化いたしました < 作成したマクロの一部 > カテゴリ マクロ 日付関連 日付時間変換不完全な日付時間の変換 --DY 変数 導出 設定 --SEQ Visit 関連変数 構造変換 転置 ( 横 縦変換 ) データ適合 Length 適合 ( 最短化 ) 全角等 使用不能文字確認 コンセプトをご紹介いたします 20

21 日付関連マクロ : 日付時間変換 収集された日付変数と時間変数を 日付時間変数に変換する 不完全な日付が入力されることは前提とされない EDC Raw データ (CDASH) SDTM 日付 時間 SAS macro 日付時間 一見すると簡単そうだが 実際は細かなルールがある 21

22 日付関連マクロ : 日付時間変換 時間変数 (--TIM) は存在しなくても構わない その場合 SDTM の日付時間値は日付のみをセットする 時間変数 (--TIM) が存在するが Null の場合も SDTM の日付時間値は日付のみをセットする 日付変数 (--DAT) が Null で 時間変数 (--TIM) が Null ではない場合 時刻のみを -----Thh:mm -----Thh:mm:ss のようにセットする 対象項目例 Raw データ (CDASH) SDTM EGDAT EGTIM EGDTC LBDAT LBTIM SAS macro LBDTC CMSTDAT CMSTTIM CMSTDTC 22

23 日付関連マクロ : 日付時間変換 マクロの入出力は以下のようにした %DateComp(inds=,outds=,prefix= ); inds 処理対象データセット名 outds 処理後データセット名 prefix 対象変数の接頭語を設定 ポイントは prefix! Rawデータ DAT (CDASH) TIM 接頭語のみの指定で 変換前 変換後の全ての変数名が明らかに! SDTM DTC EGDAT EGTIM EGDTC LBDAT LBTIM SAS macro LBDTC CMSTDAT CMSTTIM CMSTDTC 23

24 日付関連マクロ : 日付時間変換 使用イメージ データセット weg1 CDASH EGDAT を含むデータセット EGTIM がある場合は そちらも処理対象となる %DateComp(inds=wEG1,outds=wEG2,prefix=EG ); 処理 --TIM の有無は自動で判別 データセット weg2 weg1 に EGDTC を追加したデータセット 24

25 日付関連マクロ : 不完全な日付時間の変換 不完全日付が前提となり ルールも複雑になる部分もあるが 基本コンセプトは変わりません EDC Raw データ (CDASH) SDTM MHSTYR MHENYR MHSTMO MHSTDY SAS MHSTDTC MHENMO MHENDY macro MHENDTC %DateInCo(inds=,outds=,prefix= ); inds 処理対象データセット名 outds 処理後データセット名 prefix 対象変数の接頭語を設定 マクロパラメーターは同じ 25

26 日付関連マクロ Raw データを標準化していることで 日付 時間の変換プロセスも標準化できました CDASH 準拠のため 変数名の指定も簡略化でき ミス トラブルを予防できます 実際は 紹介した以外に作成した日時値のエラーチェック機能などもついていますが ここでは割愛いたします 26

27 データの構造変換マクロ ( 転置 ) EDC の制約のため理想通りの Raw データ定義にできない場合 EDC LB ドメインの例 作りたい SDTM < 正規化されている> USUBJID LBDTC LBTESTCD LBORRES AST ALT BILI CREAT

28 データの構造変換マクロ ( 転置 ) EDC の制約のため理想通りの Raw データ定義にできない場合 EDC LB ドメインの例 理想通りの Raw データ定義 正規化されている USUBJID LBPERF LBDAT LBTESTCD LBORRES Y AST Y ALT Y BILI Y CREAT

29 データの構造変換マクロ ( 転置 ) EDC の制約のため理想通りの Raw データ定義にできない場合 EDC LB ドメインの例 Raw データ 1 つのフォームに存在している項目は 横 ( 変数を増やす ) 方向でしか取り扱えない EDC も 存在している USUBJID LBPERF LBDAT AST ALT BILI CREAT Y

30 データの構造変換マクロ ( 転置 ) LBドメインの例 Rawデータ USUBJID LBPERF LBDAT AST この ALT EDCを用いる以上 BILI CREAT Y 必ず生じる問題 理想通りのRawデータ定義 USUBJID LBPERF LBDAT LBTESTCD LBORRES Y AST 28 是非 標準化したい ! Y ALT Y BILI Y CREAT

31 データの構造変換マクロ ( 転置 ) データの処理を標準化 ( マクロ化 ) するということは Raw データの定義の標準化が必要 CDASH だけでは 標準化が足りていない状態 ルールを追加して最適な変数の構造を考えよう! ちなみに 処理は単純な Transpose? 測定無しの Visit の設定機能も持たせました 31

32 データの構造変換マクロ ( 転置 ) どの情報をどこからセットするか?( マッピング ) Raw データ 変数名からセット USUBJID LBPERF LBDAT AST ALT BILI CREAT Y 理想通りのRawデータ定義 USUBJID LBPERF LBDAT LBTESTCD LBORRES Y AST Y ALT Y BILI Y CREAT 0.78 変数の内容からセット 32

33 データの構造変換マクロ ( 転置 ) 転置対象となる変数はどのように見分ける?? 転置したい変数 転置後全レコードに同一値をセットしたい変数が混在 標準化するのだから データの定義から判別可能にしたい Raw データ変数名にルールを作り 標準化した 転置対象変数は --TESTCD の内容 + _ + 検査結果を格納する変数名とした Raw データ USUBJID LBPERF LBDAT AST _LBORR ES ALT _LBORR ES BILI _LBORR ES Y CREAT _LBORR 33 ES 33

34 データの構造変換マクロ ( 転置 ) マクロの入出力は以下のようにした Raw データ %TransDS(inds=,outds=,suffix=,perf=,dsall= ); inds 処理対象データセット名 outds 処理後データセット名 suffix 対象変数の接尾語を設定 perf --PERF 変数名 dsall 全項目を示すコード値 USUBJID LBPERF LBDAT AST _LBORR ES ALT _LBORR ES BILI _LBORR ES Y CREAT _LBORR ES %TransDS(inds=wLB1,outds=wLB2,suffix=LBORRES,perf=LBPERF,dsall=LBALL ); 34

35 データの構造変換マクロ ( 転置 ) 測定が行われなかった場合 Raw データ USUBJID LBPERF LBDAT AST _LBORR ES ALT _LBORR ES BILI _LBORR ES CREAT _LBORR ES N (Null) (Null) (Null) (Null) (Null) SDTM USUBJID LBDTC LBTESTCD LBORRES LBALL %TransDS(inds=wLB1,outds=wLB2,suffix=LBORRES,perf=LBPERF,dsall=LBALL ); 35

36 データの構造変換マクロ ( 転置 ) Raw データに取り決めを作り 情報を持たせれば 精度の高い構造変換も可能 EDC の制約のため CDASH に 準拠 でのみでは標準化が足りない部分はデータの定義を工夫することで解決 CDASH を利用しよう! CDASH を便利な 道具 と考えよう! 36

37 具体的なマクロ活用法 CDASH と SDTM で定義が異なるものは マクロの作成により効率化を行うことができました では CDASH と SDTM で定義が同じ変数はどうすれば? マクロを活用したプログラムの作成を 効率的に行う方法は? 37

38 具体的なマクロ活用法 マクロをすでに組み込んだ SDTM 作成プログラムの雛型を作成! CDASH SAS Program 雛型 SDTM CDASH と SDTM で定義が同じで なおかつ EDC の制約にも抵触しない変数は Raw データから SDTM へコピーするのみであり 大部分を雛型で対応可能です CDASH と SDTM で定義が異なる部分は 組み込まれたマクロで対応! 38

39 具体的なマクロ活用法 弊社では 紹介したマクロをすでに組み込んだ雛型を作成しています 最小のコストで Raw データから SDTM を作成できる体制を整えました 転置のマクロも組み込み済み! 39

40 まとめ 入力 (Raw データ ) と出力 (SDTM) が標準化されていれば その間の処理も標準化できるはずです CDASH を利用した Raw データ (CRF EDC) の標準化を進めることで 省コスト化および品質の安定が推進します CDASH と SDTM で異なる部分 マクロ化 CDASH と SDTM で同一となる部分 雛型化 EDC の制約等により CDASH に 準拠 でのみでは標準化が足りないこともありますが ルールを追加することにより 標準化は可能です CDASH を 便利な道具 と考えて標準化に利用しましょう! 40

41 参考 引用文献 [1] CDISC CDASH Team. Clinical Data Acquisition Standards Harmonization (CDASH) Version 1.1 [2] CDISC CDASH Project Team. Clinical Data Acquisition Standards Harmonization (CDASH) User Guide V1-1.1 [3] CDISC Submission Data Standards Team and CDISC SDTM Governance Committee. Study Data Tabulation Model Version 1.5 [4] CDISC Submission Data Standards Team. Study Data Tabulation Model Implementation Guide: Human Clinical Trials Version 3.2 [5] 厚生労働省医薬食品局審査管理課長. 承認申請時の電子データ提出に関する基本的考え方について 薬食審査発 0620 第 6 号平成 26 年 6 月 20 日 [6] CJUG CDASH B チーム. CDASH と SDTM の関連性 ( ) 41

42 ご清聴 ありがとうございました 42