数据核查可通过EDC在线核查、SAS核查、人工核查等多种方式进行。在EDC中编写好的系统逻辑核查程序可以在数据录入时就实时核查数据，给数据录入人员提供即时反馈，为及时修正数据提供了机会。对于EDC系统或SAS无法或较难实现的逻辑或无法发现的数据问题（如自由填写的文本型数据），通常需要进行人工核查来对数据进行检查确认。清晰准确的质疑描述可以在一定范围内提高数据清理的效率，让DM工作更加高效、可靠并且节约成本。下面就通过例子来了解不同质疑描述的特点。

  示例  

某研究项目方案（V1.0，2019-11-05）入排标准2要求受试者入组后进行手术治疗。01001受试者2020-01-01手术，术后第二天2020-01-02补签知情同意书，不符合方案入排标准2的规定，已上报方案偏离。而实际数据录入如下图：

1、简单粗暴型质疑

质疑描述：请核实数据是否正确。

特点：未明确说明矛盾点，数据有可能让CRC感到迷惑，不知所“错”。

2、诱导倾向型质疑

质疑描述：请核实手术日期是否为2020-01-01。

特点：具有诱导CRC修改为指定数据的倾向，容易让结果存在偏差。

3、“平铺直叙”型

质疑描述：受试者知情同意签署日期为2020-01-02，手术日期为2002-01-01，请核实。

特点：未明确指出数据超出范围，表达不全面。

4、相对简约型

质疑描述：手术日期早于知情同意签署日期，请核实。

特点：该种的情况实际是可能发生的，如果CRC仅回复“手术日期正确”，DM可能还需再次发送质疑去确认知情同意书签署日期的是否正确，是否上报方案偏离等，造成重复质疑。

5、推荐质疑描述

质疑描述：01001受试者手术日期2002-01-01早于知情同意签署日期2020-01-02（年份相差18年），请核实数据是否正确，若数据错误请进行更正，若数据正确请解释说明手术年份差异较大而接受入组的原因。

特点：质疑描述中注明了产生该质疑的字段名、变量取值，以及关联数据的情况，强调了数据不合理性（两个日期年份差异很大），并描述了可接受的解决方式。

  总结  

发送给研究中心进行解答的人工质疑，应该文字简洁、清新准确、不带诱导和倾向性，方便研究中心进行确认、解释或更正“异常”数据。