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Distinguir las causas de los datos ausentes de productos sanitarios llevables

Distinga la falta de uso, la pérdida de señal y los problemas de transferencia en el proceso de datos ausentes.

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La ausencia de datos de un producto llevable no demuestra que el participante no lo llevara. La medición, la calidad de la señal, la alimentación y la transferencia pueden fallar en etapas distintas. Distinguir las causas puede mejorar las decisiones de apoyo y la interpretación.

Definir la evaluación

Describa la cadena desde llevar el producto hasta la generación de señal, la medición válida, el almacenamiento y la transferencia. Explique qué demuestra realmente cada registro disponible. Los relatos del participante, los registros técnicos y los recuentos de registros centrales no son intercambiables, y las discrepancias merecen revisión.

Ejemplo desarrollado

Por ejemplo, hay tres días en blanco en el sistema central. El registro del producto muestra que se realizaron mediciones, pero falló la conexión con el teléfono. Algunas horas siguen ausentes tras la carga diferida. El equipo separa el retraso de transferencia de la pérdida real de mediciones en vez de asignar a todo el periodo un único código de incumplimiento.

Comprobaciones prácticas

  • Defina los intervalos ausentes conciliando la hora del producto con la del sistema central.
  • Registre qué condiciones técnicas pueden verificarse antes de contactar con los participantes para prestar apoyo.
  • Haga seguimiento de los cambios en los periodos inicialmente ausentes cuando lleguen registros demorados.

Decisión y limitaciones

El análisis debe explicar la incertidumbre sobre las causas de la ausencia de datos. No sustituya todos los periodos no observados por actividad cero o síntomas cero. Los revisores clínicos y estadísticos deben considerar si el uso del producto se relaciona con el estado clínico; un parte de soporte no sustituye la generación de un resultado válido.

Preguntas frecuentes

¿No tener datos significa que no se llevó el producto?
No necesariamente. Los registros de medición, almacenamiento y transferencia pueden respaldar explicaciones diferentes.
¿Los datos que llegan tarde se aceptan automáticamente?
Procéselos mediante comprobaciones definidas de origen, tiempo y validez.

Fuentes

  1. MDCG 2023-4 — Combinaciones de software y hardware
  2. MDCG 2020-1 — Evaluación clínica del software