多くのビジネスプロセスと同様に、臨床試験の実施には、計画、規制準拠、そして複数の関係者間の調整が必要になります。 臨床試験のリスクベースの品質管理（RBQM）は、ターゲットを絞った戦略的なアプローチであり、プロジェクトチームが最も重要なことに焦点を当て、最も重要な価値をもたらす分野にリソースを配置することをサポートします。 RBQMの目的は、試験参加者の安全性やデータの質に影響を与える可能性が最も高いプロセスにモニタリングや監視活動を集中させ、クリニカルオペレーションチームがリスクを軽減したり、試験結果を損なう前に迅速かつ効果的にエラーに対処できるようにすることです。 RBQMの重要な要素は、SDRとSDVの削減です。
SDVとは、解析用に報告されたデータが臨床試験実施施設のソースデータを正確に反映しているかどうかを確認するプロセスであり、ソースデータとCRFデータの比較（転記ミスのチェック）を指します。 SDVでは、臨床試験の結果にほとんど影響を与えないと思われるランダムなエラーが主に検出されます。SDRは、プロトコールの実行に関連してソースドキュメントをレビューすることです。 SDRでは、CRFやシステムに関連するデータフィールドがない可能性のある領域に焦点を当てます。 これまでを振り返ると、CRFデータのほとんどに対してレビューが行われてきましたが、100％のデータに対してソースデータの検証を行っても、エラーのない結果が保証されるわけではありませんし、転記の正確さに集中してもデータの質が保証されるわけではありません。SDRでは、データ収集の質とプロトコルおよび標準治療に対するコンプライアンスに焦点を当てます。 その結果、ソースデータレビューはより戦略的なものとなり、データの質を維持するための現在および将来の積極的な活動に重きが置かれる傾向にあります。
TransCelerate BioPharma社が発表したリスクベースモニタリング（RBM）に関するposition paperでは、従来の100％オンサイトモニタリングからSDRへの移行が支持されています。この論文では、クリティカルデータのクエリのうち、SDVによって発出したものはわずか2.4%であると判断しており、データバリデーションがデータ品質全体に与える影響はごくわずかであることを示唆しています。
SDVを主目的としたオンサイトモニタリングは資源集約型であり、臨床試験の総コストの最大25％を占めています。エビデンスに基づく分析ではその感染性が示されており、規制当局からは戦略的なモニタリングプロセスの開発が奨励されているにもかかわらず、SDVはオンサイトモニタリングの主な活動として臨床試験業界に根付いています。しかし、Association of Clinical Research Organizations (ACRO)などの組織による最近の分析では、シフトが起きている可能性が示唆されています（結果はプレスリリースにてご確認いただけます）。
新しいRBQM手法と進化する技術シフトに伴い、臨床試験機関はリモートによるデータバリデーションからより戦略的なリモートSDRなどの品質管理手法へと移行しつつあります。SDVは、重要なデータの転機において許容可能なレベルの正確性が担保されたかどうかを判断するために使用される、多くの潜在的な品質管理メカニズムの1つと考えるべきです。しかし、ソースデータのバリデーションに過度に依存することで、研究の質を確実に監視するメカニズムとみなすべきではありません。ソースデータ検証およびソースデータレビューの削減のための適切な量と目標を決定するために、重要な最初のステップは、インテリジェントなモニタリング戦略を伝えるためのプロトコルベースのリスクアセスメントです。
ICHガイドラインでは、臨床試験計画におけるQuality-by-Design（QbD）の原則との連携が重要なテーマの一つとなっています。 このガイドラインでは、臨床試験の全体的な品質は、適切で目的に合った技術を使用し、試験プロトコルとプロセスに品質を設計することによって、積極的に推進されることを明確にしています。したがって、最もアクセスしやすく、最も大きな価値を得ることができるのは、対象を絞った集中的なアプローチによるSDVとSDRの削減です。
TSDV（Targeted Source Data Verification）では、試験結果に影響を与える可能性の高いデータやプロセスを特定するために、クオリティを維持するための重要因子を用いて簡単に行うことができます。 これらの活動は、統合プラットフォームで実施することで、健全な監査の準備と有効性を確保することができます。
改めてになりますが、臨床試験実施のあり方が進化し続ける中で、モニタリングと監視活動は、被験者の安全性とデータの質に最も影響を与える可能性の高い試験プロセスに焦点を当て、エラーが試験結果を損なう前に、迅速かつ効果的に対処することが求められています。現行のSDVを見直し、変革させるタイミングにきています。