选择合适的数据收集工具：可以是电子数据捕获系统（EDC）或者纸质记录表，根据试验的性质和规模确定较合适的工具。

系统功能需求：选择的系统能够满足新加坡和国际法规的要求，包括数据安全性、审计跟踪、用户权限管理等功能。

详细描述数据收集的流程：包括数据录入的时间点、责任人员、数据来源、数据验证和清洗的步骤等。

数据收集的频率和方法：确定数据收集的频率，及时收集试验数据，并明确数据录入的标准操作程序（SOPs）。

设定数据验证规则：制定数据验证规则和逻辑，数据的逻辑性和内部一致性。

异常数据处理：定义和实施异常数据的管理和处理流程，包括数据清洗的策略和程序。

数据管理系统的合规性：对数据管理系统进行审查和验证，其符合新加坡和国际法规要求，能够有效管理试验数据。

制定详细的统计分析计划：描述统计方法、假设检验、数据转换和子组分析等细节。

主要和次要终点的分析：确定和描述评估试验主要和次要终点的统计方法和程序。

安全性数据的分析策略：包括负面事件和严重负面事件的分析方法，评估试验治疗安全性的有效性。

撰写数据报告的要求和内容：定义数据报告的结构和内容，报告符合新加坡和国际上的报告标准和要求。

试验结果的解释和科学评估：对试验数据进行解释和科学评估，探讨试验结果对治疗效果和安全性的影响。

实施数据质量控制措施：包括数据质量审核、监控和纠正措施，数据的准确性和完整性。

合规性审查：数据收集和分析过程中遵循新加坡和国际法规的要求，包括数据保护、伦理审批和试验记录的管理。