Какво е почистване на данни в клиничното управление?

Почистването на данни в клиничното управление се отнася до процеса на идентифициране и коригиране на неточни, непълни или непоследователни данни в електронни здравни досиета (EHR) и други източници на клинични данни. Този процес включва няколко стъпки, за да се гарантира точността, пълнотата и последователността на данните, използвани за целите на вземане на клинични решения, изследвания, докладване и подобряване на качеството.

Основните стъпки, включени в почистването на данни, включват:

1. Идентификация на данните:

- Първата стъпка е да се идентифицират източниците на данни, които се нуждаят от почистване. Това може да включва досиета на пациенти, лабораторни резултати, списъци с лекарства, процедури, жизнени показатели и др.

2. Събиране на данни:

- След като източниците на данни са идентифицирани, данните се събират и организират. Това може да включва извличане на данни от различни системи, като ЕЗД, лабораторни информационни системи и системи за таксуване, и интегрирането им в централно хранилище.

3. Стандартизация на данните:

- Стандартизацията на данните включва гарантиране, че елементите на данните са последователни и следват общ формат. Това включва стандартизиране на формати за дата, мерни единици, кодове (напр. ICD-10 кодове за диагнози) и терминология.

4. Проверка на данните:

- Валидирането на данните е процес на проверка на точността и целостта на данните. Това включва проверка за грешки, като липсващи стойности, извънредни стойности, дублиращи се записи или неправилни формати. Техниките за валидиране на данни могат да включват проверки на обхвата на данните, проверки на типовете данни и проверки на съгласуваност между различни източници на данни.

5. Импутиране на данни:

- Вменяването на данни е процесът на оценяване или попълване на липсващи стойности в данните. Това включва използване на статистически методи, като средна стойност, медиана или импутиране на режима, за оценка на липсващите стойности въз основа на наличните данни.

6. Трансформация на данни:

- Трансформацията на данни включва модифициране или конвертиране на данни, за да бъдат по-подходящи за анализ или докладване. Това може да включва агрегиране на данни, изчисляване на обобщена статистика или създаване на производни променливи.

7. Одит на данни и контрол на качеството:

- Процесите на почистване на данни подлежат на редовен одит и проверки за контрол на качеството, за да се гарантира, че данните са точни, пълни, последователни и в съответствие със стандартите и разпоредбите за управление на данните.

Чрез извършване на цялостно почистване на данни доставчиците на здравни услуги и изследователите могат да подобрят качеството и надеждността на клиничните данни, които използват, което в крайна сметка води до по-добро вземане на решения, подобрена грижа за пациентите и подобрени резултати от изследванията.