Ce module présente les concepts fondamentaux de la saisie électronique des données dans le domaine de la recherche clinique, notamment la standardisation des processus d'étude, la sélection et l'utilisation d'outils validés, la compréhension des normes et de la terminologie relatives aux données, la prise en compte des principales considérations réglementaires, ainsi que l'identification des fonctionnalités essentielles des systèmes de saisie électronique des données tels que REDCap. Il met l'accent sur la manière dont ces éléments contribuent à une collecte et à une gestion des données conformes, efficaces et de haute qualité.

Ce module examine comment élaborer une stratégie de gestion des données pour une étude prospective, en traduisant les procédures de l'étude en éléments de données structurés et mesurables, puis en les organisant sous forme de formulaires destinés à la saisie électronique des données. À partir d'un exemple d'étude concret, il met l'accent sur l'identification des variables de référence et des variables liées aux visites, la prise en compte des facteurs de confusion et des critères d'exclusion, ainsi que la préparation d'un flux de travail EDC permettant une collecte de données précise et cohérente.

Ce module est consacré à la mise en œuvre d'une étude prospective dans REDCap : création de formulaires au niveau des visites, configuration des événements longitudinaux et des rôles des utilisateurs, utilisation des instruments de la bibliothèque partagée et test du projet avant son lancement. Il présente également les processus essentiels de traitement des données en cours d’étude, notamment la gestion des modifications apportées à l’étude, le soutien à l’établissement de rapports intermédiaires et à la surveillance de la sécurité, ainsi que la réalisation d’évaluations et d’audits de la qualité des données afin de garantir que les données de recherche restent complètes, précises et exploitables.

Ce module aborde les principales activités de gestion des données après la fin d'une étude, notamment la clôture de l'étude, la conservation des dossiers, la destruction des données, ainsi que le partage des résultats, des méthodes et des données de recherche. Il présente également des approches pratiques pour anonymiser les données de recherche, explore les systèmes d'information de santé et les sources de données de neuroimagerie utilisées dans la recherche, et aborde les considérations relatives à la gestion des données dans le cadre d'études multicentriques, de la recherche internationale, de la santé mobile (mHealth) et des contextes aux ressources limitées.

Ce dernier module est consacré à la collecte de données de recherche par le biais d'enquêtes. Il aborde les principes de conception d'une enquête, l'élaboration d'un questionnaire, les tests, la mise en œuvre et l'analyse. Il explique également comment créer, tester, diffuser et évaluer un projet d'enquête dans REDCap, aidant ainsi les apprenants à traduire leurs choix de conception en processus concrets de collecte de données.