听过我之前分享的朋友应该知道，CRF（病例报告表）是临床研究中非常重要的一个环节，CRF更通俗的说法是研究的变量清单，如果CRF过于庞大，会导致一个患者录入的时间过长，工作量剧增，如果CRF过于简陋，或者缺失了核心变量，后期可以分析的点就会很少。
按照我们的X-Y的套路，一个核心X就是一篇文章，少一个核心X，就是少一篇文章啊，所以用最少的变量数，采集到最多有价值的X非常关键。
所以说，制作CRF是一门非常考验研究者水平的艺术。
那么一个新手研究者，该如何准备好自己研究的CRF变量清单呢？
我根据之前的经验，整理了三个最常用的方法，分别是：借鉴经典/权威、文献提炼汇总、临床经验反推。
1.借鉴经典/权威。很多重要的研究其实在启动之前就已经发表了研究方案，而这些方案中往往会包含研究的流程图，甚至CRF。
比如上面这份研究方案，在正文部分就列出了研究的流程图。左边是CRF的内容摘要，列名则是随访的时间点。
虽然方案没有把具体的CRF内容展示出来，但是通过内容摘要，我们就知道了一个同类研究的CRF框架是什么。剩下的根据名称扩展补充就可以了。
那么如何寻找方案摘要呢，方法有很多，第一种是通过clinicaltrials.gov研究注册网站进行检索，第二种是在pubmed上检索protocol，这里面又有很多小技巧，搭建可以查看这篇推文：工具推荐：一个查询protocol的良心网站！
2.文献提炼汇总。上面说的方法是一种捷径，但有时候我们研究的内容可能无法找到合适的对照参考，这个时候就需要我们下硬功夫自己收集了。当然，大家也不用担心，我们也总结了一套标准的方法论。
大家可以检索自己关心领域的高分文章，比如，我们想搭建一个脂肪肝的队列，可以检索“脂肪肝”等关键词，文献类型选择“临床研究”，IF选择5分以上：
找到目标文献之后，可以把SCI文章中table里面的变量摘抄下来，如下图所示，连续寻找多篇文章之后，去重合并，这样就可以形成一个CRF的雏形了。
这个方法最大的好处是，我们挑出来的变量一定是发表SCI所认可的，并且是高度精华，因为这些变量都是数据分析中最重要的危险因素或协变量。
3.临床经验反推。除了上述两种方法，还有一个方法则是根据经验反推。尤其是针对一些比较创新的技术和方法，国内外同行还没有积累太多的研究基础，比如中医、新手术方法等。这个时候就需要研究者通过自己的经验进行归纳总结。
比如我们合作过的一位专家，是专门研究睡眠的，在构建的队列中，就依靠自己的专业经验，设置了很多和睡眠相关的因素和量表，如果你就是“前沿”，那就只能靠你来决定收集哪些指标了。
总结：
以上就是我个人总结的，从零制作CRF变量清单的过程，以上三种方法不是孤立存在，而是相互补充，大家可以充分运用三种方式，最终可以得到一个高质量的CRF。
但是，建立CRF之后，事情还没有结束，接下来，大家要做的很重要的事情就是在真实环境中进行测试，“实践是检查真理的唯一标准”。
我们可以把纸质版问卷打印出来，然后找几位患者的数据进行录入，考察这些变量是否容易获得，甚至排版是否合适。比如很多数据需要从HIS系统里面摘录，那么在HIS系统中同一页面的变量最好放在CRF的同一部分，避免摘录的时候反复跳转，降低效率。
好了，以上就是今天关于从零搭建CRF的分享，CRF的搭建对于数据库的构建至关重要，只有这部分准备好了，后面收集的过程才有意义。所以大家一定要在这里多花时间，多磨合尝试，磨刀不误砍柴工。
转自：“易侕科研”微信公众号
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