数据清理是在数据核查的基础上，对发现的错误、缺失、异常数据进行精准修正、补充，确保数据的规范性、一致性，为后续统计分析与锁库奠定基础。医疗器械临床试验数据类型复杂（如影像数据、操作参数、随访数据），数据清理需兼顾专业性与精细化。
错误数据修正：针对核查发现的录入错误、逻辑错误，及时通知研究者核实修正，修正后需重新核查，确保修正准确；严禁数据管理员擅自修改数据，所有修正均需有研究者签字确认，留存修正记录。
缺失数据处理：针对缺失数据，区分“可补充缺失”与“不可补充缺失”——可补充缺失（如漏填的随访记录），通知研究者及时补充；不可补充缺失（如受试者失访），需在数据清理报告中明确说明原因，采用科学方法（如多重插补法）进行统计处理，避免影响分析结果。
异常数据处理：对核查发现的异常值（如超出正常范围的检验结果），核实是否为真实数据（如受试者特殊体质），若是真实数据，需在备注中说明；若是错误数据，及时修正；无法核实的，按缺失数据处理，并记录原因。
数据标准化：对非标准化数据（如不同中心的术语编码、器械型号记录），进行统一标准化处理，采用规范的医学术语编码（如SNOMEDCT），确保数据一致性，便于后续统计分析。
常见问题：缺失数据未明确原因、异常数据未核实就修正、数据标准化不足，导致数据混乱；数据清理不及时，影响试验进度；修正记录不完整，难以溯源。
优化措施：制定数据清理SOP，明确缺失、异常数据的处理流程与标准；建立数据清理进度台账，定期跟踪清理情况，确保按时完成；所有数据修正、补充均需留存记录，明确修正人、修正时间、修正依据；引入数据治理工具，提升数据标准化与清理效率。
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许可项目：药物临床试验服务（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）一般项目：科技推广和应用服务；生物农药技术研发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；软件开发；实验分析仪器制造；实验分析仪器销售；卫生用品和一次性使用医疗用品销售；第一类医疗器械销售；第二类医疗器械销售；医院管理；医学研究和试
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