数据完整性问题正在上升。由FDA定义为“数据的完整性,一致性和准确性……数据应归因于,清晰,同时记录,原始或真实的副本”,数据完整性过程要求有一些机制来防止意外和意外和/或故意未经授权的数据修改。
与产品身份,质量,纯度或效力有关的错误或虚假数据具有严重的影响,包括患者伤害,药物短缺,对公司声誉的损害,利润损失以及民事和刑事责任。量化更具挑战性的是失去客户,员工和监管机构的信誉的影响。
了解个体质量系统对于评估整体企业质量方法至关重要。质量管理系统的真实测试是当出现问题时它的工作原理。一种基于风险的方法适合发现数据完整性问题,该方法应基于感知到的紧迫性,领导力对质量的承诺以及进行评估的个人的作用和职责。
IQVIA采用一种结构化的方法来表征和优化质量系统,有五种领先的解决方案用于重新定位和防止数据完整性问题:
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