医疗器械临床试验数据递交要求注册审查指导原则(国家药监局通告2021年第91号) ...

2021-11-29 18:22| 发布者: 国医正宗| 查看: 490| 评论: 0|来自: 国家药监局

摘要: 本指导原则适用于以产品注册为目的开展的医疗器械临床试验,包括在境外开展的医疗器械临床试验,不适用于按医疗器械管理的体外诊断试剂临床试验。仅涉及临床试验数据递交相关内容,不涉及临床试验过程中数据管理相关 ...

国家药监局关于发布医疗器械临床试验数据递交要求

2项注册审查指导原则的通告2021年第91号)

 

  为加强医疗器械产品注册工作的监督和指导,进一步提高注册审查质量,国家药品监督管理局组织制定了《医疗器械临床试验数据递交要求注册审查指导原则》《体外诊断试剂临床试验数据递交要求注册审查指导原则》,现予发布。

  特此通告。

  附件:1.医疗器械临床试验数据递交要求注册审查指导原则      

     2.体外诊断试剂临床试验数据递交要求注册审查指导原则

                                                                                                       国家药监局

                                                                                                    20211125

 

医疗器械临床试验数据递交要求注册审查指导原则

 

一、前言

医疗器械临床试验数据是评价医疗器械安全有效性的重要支持性资料之一。规范地收集、整理、分析和递交医疗器械临床试验数据有助于提高临床试验实施和管理质量,同时有利于监管机构快速、高效地掌握临床试验的开展情况,提高审评效率。

为指导注册申请人规范递交临床试验数据及相关资料,以便更好地开展临床评价资料审评相关工作,制定本指导原则。

本指导原则是在现行法规和标准体系以及当前认知水平下制定的,随着法规和标准的不断完善,以及科学技术的不断发展,本指导原则的相关内容也将进行相应的调整。

二、适用范围

本指导原则适用于以产品注册为目的开展的医疗器械临床试验,包括在境外开展的医疗器械临床试验,不适用于按医疗器械管理的体外诊断试剂临床试验。与体外诊断试剂配合使用开展临床试验的体外诊断设备和软件,如将该临床试验用于该体外诊断设备和软件的注册申报,可参考本指导原则提交临床试验数据,亦可按照《体外诊断试剂临床试验数据递交要求注册审查指导原则》提交临床试验数据。本指导原则仅涉及临床试验数据递交相关内容,不涉及临床试验过程中数据管理相关要求。

三、基本原则

(一)真实原则

所递交的临床试验数据与临床试验原始记录保持一致。

(二)可追溯原则

按照注册申请人提交的数据、说明性文件和程序代码,可从原始数据库重现形成分析数据库、临床试验报告中的统计分析结果,且形成的分析数据库和统计分析结果与注册申请人提交的内容一致。

(三)可读原则

所提交数据库结构清晰,注释详尽,便于审阅。按照本指导原则相关规范要求递交临床试验数据有助于提高可读性。

四、临床试验数据相关资料及其说明

医疗器械临床试验数据相关资料通常包括原始数据库、分析数据库、说明性文件和程序代码,以下对各申报资料具体格式和内容提出要求。鼓励注册申请人参照临床数据交换标准协会(Clinical Data Interchange Standards ConsortiumCDISC)标准递交数据。

外文资料提供中文翻译件时,对于原始和分析数据集,应至少翻译数据集、变量标签、观测值中的描述性文本(如不良事件描述等)。

(一)原始数据库

递交的原始数据库通常包含从病例报告表和外部文件中直接收集的原始数据,缺失的数据在此处不应进行填补。

原始数据库通常由多个不同的原始数据集组成,单个原始数据集是相同主题下多个变量的集合,这些变量的观测值共同形成该原始数据集,例如,人口学资料数据集可包括年龄、性别、身体质量指数(Body Mass IndexBMI)等。不同临床试验涉及的原始数据库不完全相同。单个原始数据集应收集相同主题下的变量,不同主题变量建议分别形成原始数据集,例如,膝关节Lysholm评分和IKDC2000评分相关变量建议分别形成两个原始数据集。

各数据集需包括受试者唯一标识变量,以实现同一受试者不同数据集观测值的关联。如涉及不同访视时间点观测的数据,应使用访视时间变量进行标识。例如,术后3个月和6个月心脏超声相关观测值,访视时间标识变量可命名为Visit_3Visit_6等进行区分。若涉及两个及两个以上临床试验,数据集中需包括临床研究标识变量。若临床试验采用了随机分组,原始数据库中应包含随机号等变量。

数据集和变量命名应遵循“可读性”的原则,建议在对其命名时参考数据集或变量的英文或拼音,使得通过名称可较容易联想到该命名的实际含义。例如,可参考“Medical History”将病史数据集命名为“MH”,参考“Concomitant Medication”将合并用药数据集命名为“CM”,将变量“性别”命名为“sex”,变量受试者姓名缩写命名为“sub_abbr”等。


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