这是自各机构开始采用 SEND 以来不断出现的一个问题。如果我们只需将所有 SEND 受控术语（Controlled Terminology，CT）添加到我们的临床前词典中，那么肯定就能自动生成 SEND 数据集了？这似乎很明显，对吧？实际上，这是一个比你想象的要主观得多的话题。因此，在今天的博客中，我想谈谈这个话题的利弊、需要考虑的事项以及我个人的看法。
首先要考虑的是非临床数据收集系统库的结构。由于这些系统早于 SEND，它们的数据结构并不总是相同，因此无法与各种 SEND 编码表完全匹配。想想标本限定词，如方向性（Directionality）和侧向性（Laterality）。并不是所有的数据采集系统都会将它们分割成单独的库。同样的情况也可能发生在 "慢性"（Chronicity）和 "分布"（Distribution）等发现的限定词上。还有其他各种例子。因此，有些地方可能并不完全吻合，但老实说，这些只是少数异常值，但却是需要考虑的重要因素。
另一点需要考虑的是，SEND CT 每季度更新一次。事实上，每次发布时更新的术语相对较少，但每次新版 CT 都需要评估一些变化。虽然影响通常很小，但有可能经常发生重大变化。我们是否愿意面对需要频繁更改数据收集词典的可能性？
在这个问题上，我经常听到的另一个担忧是，许多收集和/或报告研究数据的人不喜欢 SEND 术语。例如，一些病理学家强烈反对使用 SEND 术语。此外，除了少数明显的例外，大多数 SEND CT 编码单都只使用大写术语。这并不总是适合数据采集屏幕或报告。
此外，许多 CRO 开展的大量研究并未进入 SEND。这可能是因为它们是为化学工业进行的研究，也可能是由于其他原因不在 SEND 范围内的研究类型。这些机构在尝试对其研究中的一部分引入如此重大的变革时，可能会遇到障碍。
不过，SEND 数据集需要与 PDF 表格进行比对，以确保电子 SEND 记录准确地反映了研究报告的内容。如果它们在相同的情况下使用相同的术语，显然会更容易。
因此，将我们的非临床词典与 SEND CT 术语统一起来是有好处的，但也有潜在的隐患和需要考虑的问题。因此，特定机构愿意或能够在多大程度上将数据收集与 SEND CT 保持一致，这将因人而异。幸运的是，SEND 工具（如Instem的 submit™ 套件）具有将数据收集系统中的术语映射到 SEND CT 的广泛功能。
我个人的建议是，尽量使词典与 SEND CT 保持一致，并承认这只能到此为止，然后依靠工具将词典最终翻译成 CT。
下次再见
马克
