IntroductionEn recherche clinique, la récupération des données et des réponses aux requêtes implique un important et régulier travail de relance des centres investigateurs par les data managers. Il est alors nécessaire d’optimiser le temps passé et de pouvoir exploiter des indicateurs de suivi tels que le nombre de requêtes envoyées, le délai de réponse aux requêtes. Nous avons créé un outil Access^®nommé ORESDOC donc le but principal est d’automatiser les tâches nécessaires à l’édition des relances. Le but secondaire de ce logiciel est d’archiver l’ensemble de requêtes envoyées afin de permettre au data manager (DM) de créer des indicateurs. Enfin, cet outil permet d’uniformiser les pratiques de l’ensemble des data managers de l’équipe.MéthodesL’outil ORESDOC a été programmé sous Microsoft Access^®2010. Nos données cliniques étant stockées sur un serveur oracle, ORESDOC utilise par conséquent des liens ODBC pour importer les données nécessaires à la relance. Les requêtes émises aux centres sont éditées en format PDF et sont envoyées par courriel via Microsoft Outlook^®2010. Comme ORESDOC gère un portefeuille d’études, une seule installation du programme suffit pour gérer l’ensemble des études d’un Data Manager (DM).RésultatsAprès une connexion à l’étude sécurisée par mot de passe, le DM accède grâce à ORESDOC à un ensemble de fonctionnalités lui permettant de gérer les requêtes. Une fois les requêtes sélectionnées, le module principal permet de choisir un modèle de « Data Clarification Form » (DCF) afin d’envoyer aux centres la liste des requêtes en attente de résolution ainsi que la liste des fiches manquantes. Les adresses courriels des destinataires sont enregistrées dans l’outil et le corps du courriel peut être paramétré à l’avance. Enfin, le module de suivi des modifications faites après relance permet de surveiller l’évolution des données soumises à requêtes.ConclusionL’outil ORESDOC permettant aux data managers d’automatiser l’édition des relances, le temps gagné permet des relances plus régulières et plus ciblées. Les données stockées permettent au data manager d’étoffer leur « Data Management Report » et de focaliser leur attention sur les centres investigateurs qui rencontrent le plus de difficultés dans le remplissage.