RESEARCH ELECTRONIC DATA CAPTURE (REDCAP) FOR BUILDING AND MANAGING DATABASES FOR POPULATION-BASED BIOMEDICAL STUDIES

Abstract


The paper presents the main principles of applying Research Electronic Data Capture (REDCap) system to data collection and data storage in population-based biomedical studies. Advantages and limitations of using REDCap as well as possibilities for obtaining intermediate reports, descriptive statistics and data management are presented from the point of view of research project logistics using the Eastern Siberia PCOS Epidemiology & Phenotype (ESPEP) population-based study as an example.

Full Text

Первоначальным этапом реализации каждого научно-исследовательского проекта является сбор данных. При проведении междисциплинарных биомедицинских исследований аккумулируются большие объемы данных [3], которые представляют ценность не только в момент проведения исследования, но и в дальнейшем, поскольку позволяют осуществлять повторную обработку материала по мере появления новых методов анализа данных. В отечественной научных статьях и отчетах о научных исследованиях медико-биологической направленности этот этап и инструментарий крайне редко описывается с достаточной степенью детализации. Структурирование данных, их грамотное представление в виде категориальных или количественных величин является важным этапом подготовки для их сбора, компьютеризации и дальнейшего анализа. Создание шаблона базы данных (БД) еще на этапе планирования исследования для сбора и хранения информации является оптимальным решением. При логическом проектировании баз данных осуществляется структурирование данных научного исследования, их нормализация, определяются сущности, атрибуты, связи. Для физического исполнения выбирается система управления базы данных (СУБД) по ряду характеристик и особенностям предметной области поставленной задачи [8, 10, 13]. Особое место в ряду СУБД занимают системы с открытым кодом, такие как SQLite, PostgreSQL, Firebird и MySQL, преимуществами которых являются их открытость, кроссплатформенность и универсальность программных интерфейсов. 52 Экология человека 2019.02 Методология научных исследований Проектирование и создание БД - это достаточно трудоемкая задача, требующая определенных навыков и знаний в предметной области [1]. Очень редко исследователь от медицины или биологии обладает этими навыками, а привлечение специалистов по СУБД для разработки структуры и физической реализации модели БД не всегда осуществимо с финансовой точки зрения. Этим можно объяснить ограниченное количество зарегистрированных БД с 2013 по 2017 г. в области медико-биологических научных исследований, созданных для сбора и хранения данных исследования [4, 5, 7, 11, 15, 16], причем для создания БД чаще всего использовалась настольная СУБД Microsoft Access, которая обладает рядом ограничений и имеет упрощенную архитектуру. Существующие медицинские информационно-справочные системы (ИСС) имеют ключевой недостаток - узкую специализацию, отсутствие расширения ИСС и их интеграции с другими ИСС. Такие системы, как правило, представляют собой обособленные, закрытые программные продукты, не отвечающие современным требованиям к программному обеспечению научных исследований [12]. В большинстве случаев указанная информация в ИИС остается недоступной для других исследователей, занимающихся решением близких или аналогичных научных проблем. При этом даже наличие большого количества различных электронных библиотек ненамного улучшает ситуацию, поскольку в них размещаются отчеты о законченных научных исследованиях без исходных данных, промежуточных выкладок и доказательств. Поэтому наличие инструмента, позволяющего обеспечить других исследователей указанной информацией, способствует более эффективному использованию научных данных и результатов. В опыте зарубежных исследователей в медико-биологической области для решения задач сбора, хранения и управления данными используют открытые, гибко настраиваемые под специфику области исследования информационные системы (ИС). Большинство из них разработано для поддержки клинических испытаний и является дорогим лицензионным продуктом, что ограничивает их использование некоммерческими организациями, а также исследователями в странах с низким и средним уровнем доходов [18]. Сотрудники университета Вандербилт (Vanderbilt University, Nashville, USA) разработали открытую ИС REDCap для электронного ввода и хранения данных, специально созданную для научных исследований, проводимых в некоммерческих государственных учреждениях [19]. На момент подготовки данной статьи в мире насчитывалось 3 175 организаций из 128 стран мира, использующих REDCap для технической поддержки научных исследований. В России только 11 научноисследовательских организаций являются членами консорциума REDCap, из которых всего 5 - активные пользователи. Основная задача применения ИС при выполнении эпидемиологических исследований состоит во внесе нии медицинской информации в электронные формы, обеспечении ее хранения в структурированном виде и возможности ее использования для аналитической работы. В настоящей работе демонстрируется опыт использования открытого Web-приложения REDCap для обеспечения проведения эпидемиологического исследовании синдрома поликистозных яичников (СПКЯ) и его фенотипов у женщин Восточной Сибири (ESPEP). СПКЯ является полигенным эндокринным расстройством, обусловленным как наследственными факторами, так и факторами внешней среды. Распространенность его составляет от 6,0 до 19,9 % [17 ] . Изучение СПКЯ является одним из основных направлений научных исследований Научного центра проблем здоровья семьи и репродукции человека (НЦ ПЗСРЧ) в г. Иркутске [2, 6, 9, 14]. Архитектура информационной системы REDCap, развернутой на сервере НЦ ПЗСРЧ, и технические требования для установки REDCap представляет собой серверное программное обеспечение, устанавливаемое на веб-сервере организации, являющейся членом консорциума REDCap (рис. 1). Доступ пользователей к REDCap обеспечивается через сеть Интернет или локальную вычислительную сеть при помощи обычного веббраузера, в том числе и с мобильных устройств. Серверная часть REDCap поддерживается современными операционными системами Linux и MS Windows. Программное обеспечение, необходимое для развертывания REDCap на сервере организации, включает: 1) веб-сервер (например, Microsoft IIS или Apache) с PHP 5.1.2 или выше (поддерживает PHP 7); 2) сервер баз данных MySQL 5.0+ и дополнительные системы управления phpMyAdmin, MySQL Workbench; 3) SMTP-сервер для рассылок электронной почты (может быть сторонним). Для обеспечения надежности хранения научных данных рекомендуется использовать внешнее дисковое хранилище с повышенным уровнем избыточности (RAID), а также систему резервного копирования и восстановления данных для сохранения текущих и ранее использовавшихся конфигураций самого сервера и данных. Функциональность REDCap С точки зрения пользователя-исследователя REDCap представляет собой настраиваемое Web-приложение для создания и ведения проекта практически в любой области научных исследований, где используется реляционная модель структуры данных. REDCap оснащен набором инструментов, с помощью которых осуществляется разработка форм электронного сбора данных пользовательского проекта, сбор данных, создание отчетных форм, обновляющихся в режиме реального времени, получение базовых описательных статистик и графиков. Отчетные формы, базирующиеся на SQL-запросах, используются для 53 Методология научных исследований Экология человека 2019.02 Рис. 1. Архитектура информационной системы REDCap, развернутой на сервере НЦ ПЗСРЧ отображения списка записей БД, соответствующих пользовательскому условию. Описательная статистика данных представлена в виде стандартизированной таблицы с указанием значений мер центральной тенденции и мер разброса. Диаграммы рассеяния и гистограммы обеспечивают визуализацию данных. REDCap также гарантирует конфиденциальность, контролируя права доступа пользователей к каждой вводной форме, ограничивает доступ к информации, которая могла бы идентифицировать участников опроса. Существует возможность использования настраиваемого календаря событий для организации, например, проведения динамических наблюдений. В REDCap реализована функция создания интернет-опросов респондентов on-line и возможность управления списком контактов и электронной почтой респондентов и пользователей. Для осуществления взаимодействия пользователей исследовательских проектов предусмотрена безопасная отправка файлов, включая документы проектов, которые либо обладают существенным объемом, либо содержат конфиденциальные данные, что делает их уязвимы -ми при пересылке в качестве вложений обычной электронной почты. В REDCap реализован алгоритм рандомизации, что актуально для медицинских научных исследований. Необходимо упомянуть о возможности подключения внешних приложений и использования мобильной версии приложения REDCap. Импорт данных осуществляется в формате CSV, экспорт данных и структуры отдельных таблиц БД, а также выборка данных, полученная при задании запросов, осуществляется в форматах основных прикладных программ для статистического анализа данных, например SAS, R, Stata и др. Пример использования REDCap в эпидемиологическом исследовании СПКЯ и его фенотипов у женщин Восточной Сибири (ESPEP) С 2016 года реализуется проект по изучению СПКЯ и его фенотипов у женщин Восточной Сибири (ESPEP) [ 21]. Протокол ESPEP включал описание многоцентрового поперечного исследования в двух регионах Восточной Сибири (Иркутская область и Республика Бурятия). Исследовалась неселективная популяция работающих женщин в возрасте от 18 до 85 лет основных этнических групп Восточной Сибири в количестве 2 773 человек. Детальное обследование прошли 2 609 участниц, подписавших информированное согласие. Исследование продолжалось в течение 12 месяцев. У каждого участника оценивались антропометрические данные, социодемографические характеристики, гинекологический и репродуктивный анамнез, состояние здоровья по результатам врачебного осмотра и лабораторно-инструментальному обследованию, образ жизни, наследственность, психоэмоциональное состояние, профессиональные вредности, вредные привычки. Пользовательские группы, распределение прав доступа и управление данными в проекте REDCap С учетом объема собранных данных, включая проведение большого количества интервью и опросов, была сформирована команда врачей, лаборантов-ис-следователей, среднего медицинского персонала для выполнения работ на основной площадке проведения исследования (ФГБНУ НЦ ПЗСРЧ) и для работы в экспедиционных условиях. Было задействовано 27 человек, в табл. 1 описаны их функциональные задачи и группы пользователей, присвоенные в проекте REDCap. 54 Экология человека 2019.02 Методология научных исследований Таблица 1 Функциональные задачи и численность пользовательских групп, зарегистрированных в проекте REDCap - ESPEP Функциональная задача Пользовательская группа Число участников Руководство проектом (общее руководство и контроль за проведением исследования) 1 Руководство работами в экспедиционных условиях (планирование и руководство экспедиционной деятельностью) 3 Сбор данных Общий опрос 5 Психологический опрос 5 Врачебный осмотр 5 Инструментальные исследования 3 Лабораторные исследования 4 Администрирование проекта (создание инструментов проекта, промежуточный анализ данных, создание отчетов) 1 Итого: 27 Примечание. Проект имел специализированный набор инструментов (таблиц БД) согласно требованиям эпидемиологического исследования (табл. 2). Права доступа к каждому инструменту проекта REDCap были предоставлены на уровне группы пользователей. На рис. 2 представлена диаграмма использования, которая графически описывает права доступа к инструментам и проекту REDCap. Набор инструментов представлен прямоугольными таблицами или их группами, символы «люди» представляют собой группы пользователей, а линиями изображены права доступа участников (редактирование или просмотр) к инструментам. Общий опрос проводился интервьюерами с применением 13 опросников и анкет, как показано в табл. 2. Для оценки качества жизни и эмоционального состояния применялись психологические тесты, в то время как врачебный осмотр включал четыре обследования, в том числе общий осмотр, оценку гирсутизма, состава тела, антропометрию и гинекологический осмотр. Ключевые результаты инструментальных и лабораторных исследований имели специализированные бланки, формируемые сторонним программным обеспечением. Ввод результатов всех исследований в проект REDCap осуществлялся при заполнении вводных форм соответствующих инструментов. Программное обеспечение REDCap позволяет реализовать лонгиту-динальный дизайн, при котором можно использовать созданные инструменты для повторных обследований участников исследования. Для индикации заполнения вводных форм (внесения данных) для каждого инструмента был использован подход «светофора», который указывает текущее состояние: ввод данных не осуществлялся - индикатор белый; ввод данных происходит в настоящий момент - красный; ввод данных прерван - желтый; ввод данных завершен - зеленый. Администратор REDCap отвечал за создание инструментов, любые модификации инструментов, координировал создание отчетов и предварительный анализ собираемых данных. Преимущество использования REDCap REDCap автоматически регистрирует вопросы, Рис. 2. Диаграмма использования прав доступа пользовательскими группами 55 Методология научных исследований Экология человека 2019.02 Список инструментов и их размер в проекте REDCap - ESPEP study Таблица 2 № Название инструмента проекта (таблицы БД) Функциональность Размер (количество полей таблицы БД) 1 ID Participant Идентификационный номер пациента в исследовании 2 2 Minimum Required Information Минимум необходимой информации о пациенте 26 3 Inclusion/Exclusion Criteria Критерии включения/исключения в/из исследования 8 4 Informed Consent Информированное согласие на участие в исследовании 3 5 Socio Demographic Information Социодемографическая информация 69 6 Mental function Ментальная функция 1 7 Complains Жалобы 55 8 Medical History Медицинский анамнез 40 9 Surgical History Хирургический анамнез 18 10 Allergies and medications Наличие аллергических реакция и прием медикаментов 131 11 Gynecologic Review Гинекологический осмотр 151 12 Gynecologic Review Symptoms Симптомы гинекологических заболеваний, выявленные при осмотре 39 13 Physical Examination Общий врачебный осмотр 42 14 Pap Цитологическое исследование 8 15 Pelvic Ultrasound УЗИ гинекологическое 96 16 Directed to Visit 2 Направление на визит 2 1 17 Pregnancy test Тест на беременность 3 18 Categories Of Participants Категория участника исследования 7 19 Hormone Laboratory Лабораторные исследования гормонов в крови 202 20 Biochemistry Laboratory Лабораторные биохимические исследования 93 21 Genetic Laboratory Исследования генетической лаборатории 4 22 Other Procedures Направление к узким специалистам 10 23 Sf12 Health Survey Опросник качества жизни 16 24 Family History Questionnaire Анкета «Семейный анамнез» 123 25 Becks Depression Inventory Оценка эмоционального состояния Бекка 25 26 Comprehensive Occupational And Environmental History Оценка факторов окружающей среды/трудовой анамнез 150 27 The Epworth Sleepiness Scale Шкала сонливости Эпфорта 12 28 Menopaese Rating Scale Шкала оценки симптомов дефицита эстрогенов 15 29 Eligibility For Study Соответствие требованиям исследования 1 30 Reason For Visit 2 Причины для визита 2 4 31 Vital Signs Показатели жизнедеятельности 3 32 Laboratory Results Visit 2 Лабораторные исследования в визит 2 22 33 Reason For Visit 3 Причины для визита 3 2 34 Laboratory Results Visit 3 Лабораторные исследования в визит 3 45 35 Endometral Biopsy Visit 3 Биопсия эндометрия 13 пропущенные логикой ветвления как отсутствующие. Они не являются ошибочными, поскольку отличаются от отсутствующих данных, генерируемых случайными пропущенными вопросами. Учитывая, что для каждого участника исследования было создано 35 таблиц БД, которые в совокупности содержат 1 476 переменных (см. табл. 2), этот тип ошибок был незначительным по сравнению с общим количеством собранных данных. Для улучшения качества данных была использована функция проверки значения поля, что позволило уменьшить ошибки ввода. Несоответствие в данных при эпидемиологических исследованиях могут возни кать в двух случаях: из-за ошибок в анкете или из-за ошибки интервьюера. Иногда единственный способ устранить несогласованность данных - связаться с собеседником, чтобы проверить предоставленную информацию. Чтобы получить достоверную информацию, время между интервью и проверкой должно быть минимальным. Это еще одно преимущество использования REDCap, которое позволяет сократить разрыв между сбором данных и получением промежуточных результатов их анализа. Следовательно, возможно оценить характеристики наблюдаемой популяции, в частности частоту представляющих интерес пере 56 Экология человека 2019.02 Методология научных исследований менных, например набор количества участников в целевых этнических группах. Преимуществом использования готовых электронных решений для сбора данных является сокращение затрат на техническую поддержку исследования - проектирование и создание специализированной БД. При использовании REDCap очевидна экономия временных и трудовых ресурсов для создания специализированной БД эпидемиологического исследования. Поддержка REDCap проекта нашего эпидемиологического исследования осуществлялась персоналом из двух человек: ИТ-специалиста и администратора проекта ИС REDCap. Ограничения REDCap Лонгитудинальный дизайн исследований подразумевает периодическое наблюдение участников. Некоторые характеристики участников исследования отслеживаются в ходе динамического наблюдения, иные же могут не изменяться. Таким образом, хорошей практикой было бы импортировать информацию, предоставленную участником исследования в ходе предыдущего наблюдения. Это позволило бы проверить согласованность между предыдущим и текущим ответами и ускорить процесс сбора данных. Программное обеспечение REDCap реализует лон-гитудинальный дизайн, который позволяет повторно использовать инструменты из разных наблюдений. Эта конструкция требует, чтобы одни и те же данные собирались в разные моменты. Тем не менее многие лонгитудинальные исследования применяют различные анкеты или опросники в ходе динамического наблюдения, где только часть информации может изменяться, что требует создания либо различных инструментов, либо различных проектов для каждого наблюдения. Проекты REDCap являются независимыми, что затрудняет повторное использование данных между ними без введения избыточной информации для ключевых полей и дополнительной работы по управлению данными, импортированными из разных проектов. Таким образом, требуется разработка простого способа повторного использования данных из разных наблюдений, чтобы использовать вышеупомянутые преимущества. Установка и настройка серверной части REDCap является специфической и зачастую непростой задачей [20]. Для установки и совместной конфигурации необходимых серверных компонент требуется профессионал с достаточным опытом. Следовательно, эпидемиологическим исследовательским группам, возможно, потребуется привлечение для этих целей системного администратора, обладающего требуемыми знаниями и навыками для выполнения этой задачи. Выводы Функции, реализованные в современных решениях по электронному сбору данных, позволяют использовать их не только для быстрого создания специализированной БД по требованиям исследования и для процесса сбора данных, но и для поддержки управления всем исследованием. Гибкая настройка сбора данных, позволяющая уменьшить ошибки ввода и увеличить качество данных, контроль за процессом проведения исследования и оценка характеристик данных в режиме реального времени - это некоторые из преимуществ, получаемых с помощью таких гибко настраиваемых информационных систем, как REDCap. Опыт применения REDCap в эпидемиологическом исследовании СПКЯ и его фенотипов у женщин Восточной Сибири демонстрирует преимущества данной ИС перед традиционными методами сбора и хранения данных, не обладающими возможностями многопользовательского управления данными с распределенными правами доступа. Таким образом, является перспективным внедрять современные информационные системы в научно-исследователь -скую работу, чтобы использовать их преимущества и способствовать их усовершенствованию. Представленный веб-сервис осуществлялся с использованием ресурсов Центра коллективного пользования (ЦКП) «Интегрированная информационно-вычислительная сеть ИНЦ ФАНО».

About the authors

V V Atalyan

Scientific Center for Family Health and Human Reproduction Problems

Irkutsk, Russia

L I Kolesnikova

Scientific Center for Family Health and Human Reproduction Problems

Irkutsk, Russia

S I Kolesnikov

Northern State Medical University; Al-Farabi Kazakh National University; West Kazakhstan Marat Ospanov Medical University; North-Eastern Federal University

Irkutsk, Russia; Moscow, Russia

A M Grjibovski

Northern State Medical University; Al-Farabi Kazakh National University; West Kazakhstan Marat Ospanov Medical University; North-Eastern Federal University

Email: Andrej.Grjibovski@gmail.com
Arkhangelsk, Russia; Almaty, Kazakhstan; Aktobe, Kazakhstan; Yakutsk, Russia

L V Suturina

Scientific Center for Family Health and Human Reproduction Problems

Irkutsk, Russia

References

  1. Абдуманонов А. А., Алиев Р. Э., Карабаев М. К., Хошимов В. Г. О проектировании медицинских баз данных и информационных систем для организации и управления лечебно-диагностических процессов // T-COMM: телекоммуникации и транспорт. 2016. Т. 10, № 1. С. 45-53.
  2. Бальжиева В. В., Баирова Т. А., Рычкова Л. В., Аюрова Ж. Г., Колесников С. И. Этногенетические аспекты ожирения у детей и подростков // Вопросы детской диетологии. 2017. Т. 15, № 5. С. 29-34.
  3. Гришин И. Ю., Тимиргалеева Р. Р., Скидан Р. А., Рябов А. М. База данных для проведения научных исследований «Моделирование процессов инновационного развития бальнеологических курортных территорий» // Вестник национального технического университета Харьковский политехнический институт. Серия: информатика и моделирование. 2016. Т. 44 (1216). С. 126-134.
  4. А. с. 2016621487 RU. Регистр пациенток с различными фенотипами СПКЯ (Фенотипы СПКЯ) / Данусевич И. Н., Наделяева Я. Г., Аталян А. В. // Официальный бюл. «Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем». 2016. № 12.
  5. А. с. 2017620345 RU. Информационно-справочная система «Цитокиновый статус людей, пострадавших от присасываний клещей, инфицированных вирусом клещевого энцефалита» (ИСС «Цитокины-клещевой энцефалит») / Данчинова Г. А., Хаснатинов М. А., Ляпунов А. В., Болотова Н. А., Манзарова Э. Л., Соловаров И. С., Степанова Л. В., Петрова И. В. // Официальный бюл. «Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем». 2017. № 4.
  6. Даренская М. А., Колесников С. И., Гребенкина Л. А., Данусевич И. Н., Лазарева Л. М., Наделяева Я. Г., Даржаев З. Ю., Никитина О. А., Базарова Т. А., Колесникова Л. И. Анализ про- и антиоксидантной активности крови у женщин с различными фенотипами синдрома поликистозных яичников и бесплодием // Акушерство и гинекология. 2017. № 8. С. 86-91.
  7. А. с. 2016621094 RU. База данных проспективного исследования девочек-подростков с дисфункцией гипоталамуса в пубертатном возрасте (от пубертатного периода до репродуктивного возраста) / Жуковец И. В., Лещенко О. Я., Аталян А. В. // Официальный бюл. «Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем». 2016. № 9.
  8. Земцов А. Н., Болгов Н. В., Божко С. Н. Многокритериальный выбор оптимальной системы управления базы данных с помощью метода анализа иерархий // Инженерный вестник Дона. 2014. Т. 29, № 2. С. 47.
  9. Колесникова Л. И., Колесников С. И., Даренская М. А., Гребенкина Л. А., Никитина О. А., Лазарева Л. М., Сутурина Л. В., Данусевич И. Н., Дружинина Е. Б., Семендяев А. А. Активность процессов ПОЛ у женщин с синдромом поликистозных яичников и бесплодием // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2016. Т. 162, № 9. С. 300-303.
  10. Крамаренко Т. А., Деменков И. А., Михеев А. М. Выбор клиент-серверной СУБД для реализации информационной системы // Современные информационные технологии. 2016. Т. 24 (24). С. 11-15.
  11. А. с. 2017620351 RU. Регистр женщин репродуктивного возраста с факторами риска генитального туберкулеза / Лещенко О. Я., Маланова А. Б., Аталян А. В. // Официальный бюл. «Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем». 2017. № 4.
  12. Попечителев Е. П. База данных по методам медикобиологических исследований // Известия ЮФУ. Технические науки. 2006. Т. 12 (67). С. 15-17.
  13. Савотченко С. Е., Стукалов В. А. Критерии выбора системы управления базами данных при разработке библиотечной информационной системы // Теория и практика общественного развития. 2012. № 10. С. 91-93.
  14. Сутурина Л. В. Синдром поликистозных яичников в XXI веке // Акушерство и гинекология: новости, мнения, обучение. 2017. Т. 3 (17). С. 86-91.
  15. А. с. 2017621028 RU. Медико-социальные характеристики онкологических больных, проживающих на территории Воронежской области / Сыч Г. В., Есауленко И. Э., Косолапов В. П. // Официальный бюл. «Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем». 2017. № 9.
  16. А. с. 2013620611 RU. Информационно-аналитическая система «Мониторинг хантавирусов в Иркутской области» (ИАС «Хантавирусы») / Туник Т. В., Данчинова Г. А., Ляпунов А. В., Хаснатинов М. А., Арбатская Е. В., Петрова И. В., Гладкова Е. П. // Официальный бюл. «Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем». 2013. № 2.
  17. Fauser B. C. J. M., Tarlatzis B. C., Rebar R. W., Legro R. S., Balen A. H., Lobo R., Carmina E., Chang J., Yildiz B. O., Laven J. S. E., Boivin J., Petraglia F., Wijeyeratne C. N., Norman R. J., Dunaif A., Franks S., Wild R. A., Dumesic D., Barnhart K. Consensus on women's health aspects of polycystic ovary syndrome (PCOS): the Amsterdam ESHRE/ASRM-Sponsored 3rd PCOS Consensus Workshop Group // Fertility and sterility. 2012. Vol. 97, N 1. P. 28-38.e25.
  18. Franklin J. D., Guidry A., Brinkley J. F. A partnership approach for Electronic Data Capture in small-scale clinical trials // Journal of biomedical informatics. 2011. Vol. 44, Suppl 1. P 103-108.
  19. Harris P. A., Taylor R., Thielke R., Payne J., Gonzalez N., Conde J. G. Research electronic data capture (REDCap)--a metadata-driven methodology and workflow process for providing translational research informatics support // Journal of biomedical informatics. 2009. Vol. 42, N 2. P. 377-381.
  20. Klipin M., Mare I., Hazelhurst S., Kramer B. The process of installing REDCap, a web based database supporting biomedical research: The first year // Applied clinical informatics. 2014. Vol. 5, N 4. P. 916-929.
  21. Suturina L., Lizneva D., Danusevich I., Lazareva L., Belenkaya L., Nadeliaeva I., Kovalenko I., Bazarova T., Khomyakova A., Natyaganova L., Dolgikh M., Kurashova N., Gavrilova O., Darzhaev Z., Sholohov L., Atalyan A., Rashidova M., Damdinova L., Rostovtseva L., Alekseeva L., Sharifulin E., Legro L., Stanczyk F., Yuldiz B., Chen Y. H., Kintziger K., Diamond M. P., Azziz R. The design, methodology, and recruitment rate for the Eastern Siberia PCOS epidemiology&phenotype (ES-PEP) Study // Abstracts of the 41st Annual Meeting of the Androgen Excess & PCOS Society (November, 10-12, 2016, Lorne, Victoria, Australia). P. 76.

Statistics

Views

Abstract - 144

Cited-By


PlumX

Dimensions

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2019 Human Ecology

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies