Aus vielen guten Gründen ist Excel das weltweit beliebteste Werkzeug für die Arbeit mit Geschäftsdaten geworden. Viele Menschen kennen die Software recht gut oder zumindest gut genug, um ihre täglichen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenerfassung, -aufbereitung und -interpretation zu bewältigen. Aufgrund dieser Vertrautheit mit der Software ist es naheliegend, dass Excel auch ihre erste Wahl für fast jede andere Aufgabe ist, die mit Zahlen und/oder Tabellen zu tun hat. Das einzige Problem ist: Excel wurde für einige dieser Anwendungen nicht entwickelt und macht daher in diesem Zusammenhang nicht nur einen schlechten Job, sondern birgt sogar einige Gefahren für Ihre Daten.
Im Folgenden fassen wir die 10 wichtigsten Gründe zusammen, warum Excel eine schlechte Wahl ist, wenn es um die Erfassung, Analyse und Interpretation von klinischen (Studien-)Daten geht.
1. Keine Verhinderung von ungewollten Datenlöschungen oder -änderungen
Wir alle kennen das Problem, entweder den Inhalt der falschen Zelle zu löschen oder versehentlich einen bestehenden Wert oder eine Formel zu überschreiben. Meistens bemerkt man seinen Fehler und benutzt die "Rückgängig'-Funktion. Manchmal bemerkt man den Fehler aber entweder zu spät (nach dem Speichern des Dokuments) oder im schlimmsten Fall gar nicht. Manchmal ist es sogar noch kniffliger: z.B. beim Kopieren von Zellen, Spalten oder Zeilen aus einem anderen Tabellenblatt innerhalb von Excel, oder noch schlimmer, aus einer anderen Quelle wie einer Tabelle in Word oder von einer Webseite. In diesem Fall müssen Sie wirklich sehr sorgfältig darauf achten, dass Sie die Werte wie vorgesehen einfügen und nicht ungewollt Zellen, Spalten oder Zeilen verschieben. Hier besteht das Risiko, nicht nur einzelne Werte zu verlieren, sondern die ganze Tabelle unbrauchbar zu machen.
2. Keine Kontrolle über falsche automatische Konvertierung von Daten
Wenn Sie Inhalte in eine Excel-Tabelle einfügen, versucht das Programm, Ihre Daten zu interpretieren und ggf. den Typ anzupassen. Manchmal geht die Autokonvertierung schief: z.B. ein Wert wie "10-9" (z.B. eine Patienten-ID). Excel interpretiert ihn als "10. September" und ändert den Wert entsprechend. Sie haben keine Chance, den ursprünglichen Wert wiederherzustellen: Selbst wenn Sie das Format der Zelle von "Datum" zurück auf "Standard" setzen, ändert sich die Zahl nicht zurück, sondern auf "44084", was mit dem ursprünglichen Wert nichts zu tun hat. Darüber hinaus ist dies nicht die einzige Quelle für die automatische Konvertierung von Datumsangaben. Je nachdem, in welchem Land Sie leben, werden entweder Punkte oder Kommas als Dezimaltrennzeichen verwendet. In diesem Zusammenhang wird der Wert nicht mehr als Zahl sondern als Zeichenkette interpretiert, wenn das falsche Trennzeichen verwendet wird - und Excel wird Sie nicht vor der Inkonsistenz warnen.
3. Keine Verwaltung von Benutzerrechten
Eine klinische Studie und die damit verbundene Datenverarbeitung und -interpretation ist typischerweise nicht die Arbeit einer einzelnen Person - und selbst bei einer sehr kleinen Studie möchte normalerweise mindestens Ihr Chef Zugriff auf die Daten haben. Egal wie gut Sie in Excel sind und wie gewissenhaft Sie mit Ihren Daten umgehen, Sie wissen nie, wie gut und gewissenhaft jemand anderes ist. Die einzige Möglichkeit, Daten in Excel zu schützen, ist das Sperren von Zellen, Tabellenblättern oder Dokumenten mit einem Code. Das ist nicht nur unpraktisch für Ihre tägliche Arbeit, sondern verhindert auch die Teamarbeit. Oft ist es notwendig, dass andere Personen weitere Daten bearbeiten/einfügen können. In Excel können Sie nicht verschiedenen Personen oder Gruppen unterschiedliche Zugriffsrechte erteilen, sondern müssen immer entweder voll auf deren Sorgfalt vertrauen oder umständliche Workarounds implementieren, wie z. B. getrennte Tabellenblätter, die mit unterschiedlichen Codes gesperrt sind und später zusammengeführt werden.
4. Kein Audit-Trail
In Excel haben Sie keine Möglichkeit nachzuvollziehen, wer was wann geändert hat. Das einzige, was Sie sehen, ist die Uhrzeit und das Datum, wann die Excel-Datei zuletzt bearbeitet wurde. Das ist in Ordnung, solange nichts schief geht; aber wenn ein Fehler auftritt, ist es fast unmöglich, den Zeitpunkt oder die Quelle zu identifizieren. So müssen Sie plötzlich die Gültigkeit der gesamten Tabelle in Frage stellen, was einen enormen Overhead erzeugt.
5. Keine parallele Dateneingabe
Gerade bei größeren Studien müssen viele Personen Daten in eine zentrale "Datenbank" - im schlimmsten Fall die eine und einzige Excel-Datei - eingeben oder bearbeiten. In dieser Situation kann immer nur eine Person gleichzeitig an der Tabelle arbeiten. Alle anderen müssen entweder darauf warten, dass ihr Kollege das Dokument schließt oder, noch schlimmer, irgendwo eine eigene Kopie anlegen. Anschließend bekommt jemand dann die fast unmögliche Aufgabe, alle Daten aus verschiedenen Quellen und Kopien zusammenzutragen. Unmöglich deshalb, weil sie häufig nicht einmal wissen, dass eine Kopie auf dem Computer eines anderen existiert.
6. Keine Datentypensicherheit
Um Ihre Daten richtig analysieren zu können, müssen sie "sauber" sein. Das heißt in erster Linie keine falschen oder fehlenden Daten, aber auch konsistente Daten in Bezug auf Format oder Datentyp. Wenn Sie z. B. einen Laborwert von Glukose erfassen, kann der Wert in verschiedenen Einheiten berichtet werden. Die Werte können alles sein, von mg/dL, mg% oder mg/L bis hin zu empfohlenen (aber nicht überall eingeführten) SI-Einheiten wie mmol/L oder µmol/L. In Excel können diese Werte ohne Unterscheidung oder Datentypensicherheit in derselben Spalte aufgeführt werden, was die Werte nicht mehr miteinander vergleichbar macht.
7. Keine Datenvalidierung
Normalerweise erwartet man, dass die Werte auf eine Frage in einem bestimmten Bereich liegen. Es ist sehr unwahrscheinlich, dass ein Teilnehmer 187 Jahre alt ist oder 51 Schachteln pro Tag raucht. Diese Fehler entstehen in der Regel aufgrund eines Tippfehlers, aufgrund eines Missverständnisses der Frage oder aufgrund einer Verwechslung der geforderten Einheiten (siehe Punkt 6). In Excel haben Sie nur eine sehr begrenzte Chance, diese Fehler zu erkennen, und selbst wenn Sie sie erkennen, müssen Sie eine Abfrage beim Probanden starten (Query), um den richtigen Wert zu erfragen. Mit einem professionellen EDC-Tool (elektronische Datenerfassung) können Sie Regeln und Bereiche für erwartete Werte einrichten. Wird ein ungültiger Wert eingegeben, weist die Software den Teilnehmer direkt darauf hin oder verhindert ggf. sogar das Weitergehen zur nächsten Frage.
8. Keine übersichtlichen Tabellen
Bei der Arbeit mit Excel passiert es recht schnell, dass die Tabellenstruktur unübersichtlich wird. Solange man für jede Variable und jeden Patienten nur einen Datenpunkt hat, ist die Sache noch recht überschaubar. Sobald Sie jedoch Multiple-Choice-Fragen, Kommentare oder Ergebnisse für dieselben Fragen zu verschiedenen Zeitpunkten oder Abhängigkeiten zwischen den Fragen darstellen müssen, wird es zunehmend schwieriger, diese Daten in einer Tabelle korrekt darzustellen. Die natürliche Reaktion darauf in Excel ist, dass man anfängt, die Funktion "Zellen zusammenführen" zu verwenden, um Ober-Überschriften zu erstellen, Spalten nach Farben zu gruppieren, zusätzliche Registerkarten zu erstellen usw. Das mag zwar ein wenig helfen, aber Verwirrung und daraus resultierende Fehler sind vorprogrammiert - vor allem, wenn mehrere Personen an der gleichen Datei arbeiten und ein leicht unterschiedliches Verständnis davon haben, wie die Dinge zu gruppieren sind.
9. Keine Möglichkeit, verwendete Formeln global zu überprüfen
Wenn Ihre Tabelle wächst und komplexer wird, scheinen Excel-Formeln eine gute Möglichkeit zu sein, Ihre Datentabellen aufzuwerten. Einfache Funktionen wie SUMME, MITTELWERT oder ZAEHLEN oder komplexere Formeln wie SVERWEIS oder CHISQ.INV oder auch Zellbezüge haben alle gemeinsam, dass Sie sie nicht überprüfen können, ohne die jeweilige Zelle anzuklicken. Falls eine Formel irgendwo in Ihrer Kalkulationstabelle verändert/beschädigt ist, besteht oft die einzige Chance, das Problem zu entdecken, darin, diese bestimmte Zelle aufzusuchen. Um sicherzugehen, müssten Sie also jede einzelne Zelle anklicken, die eine Formel oder einen Verweis enthält. Wenn Sie Glück haben, hat die Änderung einen offensichtlichen Fehler verursacht, den Sie erkennen können - aber selbst dann müssen Sie das Blatt durchforsten, um die Ursache zu finden. Das Gleiche gilt, wenn eine Formel durch einen Wert überschrieben wird: Dies wird nicht leicht zu erkennen sein und das Auffinden dieser Fehler in einer großen Tabelle ist nahezu unmöglich.
10. Kein automatisches Backup
Ihre wertvollen Daten verdienen es, sicher gespeichert zu werden. Die meisten Menschen sind sich der Bedeutung von Backups bewusst. Bei der täglichen Arbeit werden Backups jedoch oft vergessen oder nur unregelmäßig durchgeführt. Jeder Tag ohne Backup birgt das Risiko eines Datenverlustes und Excel hat kein wirkliches Konzept, um dieses Risiko zu mindern. Schlimmer noch: die Datei kann irgendwann leicht beschädigt werden, aber noch keine offensichtlichen Probleme aufweisen. Die Dateibeschädigung wird möglicherweise erst viel später offensichtlich und Sie müssen möglicherweise auf ältere archivierte Kopien zurückgreifen, um einen sauberen Zustand der Datei zu erhalten. Das heißt - wenn Sie archivierte Kopien haben.
Zusammenfassung
Excel ist ein großartiges Werkzeug für viele verschiedene Anwendungen im Geschäftsleben und für einfache Datenanalyseaufgaben. Der Umgang mit klinischen Daten erfordert jedoch eine spezialisierte Software, die Sicherheit, Verfügbarkeit und Integrität Ihrer Daten adäquat berücksichtigt. Eine EDC-Software ist speziell darauf ausgelegt, diese Anforderungen zu erfüllen. Ein gutes EDC-System unterstützt darüber hinaus Ihren klinischen Arbeitsablauf, bietet ein System zur Verwaltung von Benutzerrechten und bietet viele zusätzliche Funktionen, die die Datenerfassung und -handhabung einfacher und sicherer machen.
Unser Ziel bei MaganaMed ist es, Ihnen eine Software zur Verfügung zu stellen, die Sie von Fallstricken und Hürden bei der Datenerfassung und -handhabung befreit. Sie können sich auf die Durchführung Ihrer Studie konzentrieren und der Magana Trial Manager kümmert sich um Ihre Daten.
