Što je čišćenje podataka u kliničkom upravljanju?

Čišćenje podataka u kliničkom upravljanju odnosi se na proces identificiranja i ispravljanja netočnih, nepotpunih ili nedosljednih podataka u elektroničkim zdravstvenim zapisima (EHR) i drugim izvorima kliničkih podataka. Ovaj proces uključuje nekoliko koraka kako bi se osigurala točnost, cjelovitost i dosljednost podataka koji se koriste za donošenje kliničkih odluka, istraživanja, izvješćivanja i poboljšanja kvalitete.

Ključni koraci uključeni u čišćenje podataka uključuju:

1. Identifikacija podataka:

- Prvi korak je identificirati izvore podataka koje treba očistiti. To može uključivati ​​kartone pacijenata, laboratorijske rezultate, popise lijekova, postupke, vitalne znakove i još mnogo toga.

2. Prikupljanje podataka:

- Nakon što se identificiraju izvori podataka, podaci se prikupljaju i organiziraju. To može uključivati ​​izdvajanje podataka iz različitih sustava, kao što su EHR-ovi, laboratorijski informacijski sustavi i sustavi naplate, te njihovu integraciju u središnji repozitorij.

3. Standardizacija podataka:

- Standardizacija podataka uključuje osiguravanje da su elementi podataka dosljedni i slijede zajednički format. To uključuje standardiziranje formata datuma, mjernih jedinica, kodova (npr. ICD-10 kodova za dijagnoze) i terminologije.

4. Validacija podataka:

- Validacija podataka je proces provjere točnosti i cjelovitosti podataka. To uključuje provjeru pogrešaka, kao što su vrijednosti koje nedostaju, odstupanja, dvostruki unosi ili netočni formati. Tehnike provjere valjanosti podataka mogu uključivati ​​provjere raspona podataka, provjere tipa podataka i provjere dosljednosti između različitih izvora podataka.

5. Imputacija podataka:

- Imputacija podataka je proces procjene ili popunjavanja vrijednosti koje nedostaju u podacima. To uključuje korištenje statističkih metoda, kao što je srednja vrijednost, medijan ili imputacija načina, za procjenu vrijednosti koje nedostaju na temelju dostupnih podataka.

6. Transformacija podataka:

- Transformacija podataka uključuje modificiranje ili pretvaranje podataka kako bi bili prikladniji za analizu ili izvješćivanje. To može uključivati ​​prikupljanje podataka, izračunavanje sažete statistike ili stvaranje izvedenih varijabli.

7. Revizija podataka i kontrola kvalitete:

- Procesi čišćenja podataka podliježu redovitoj reviziji i provjerama kontrole kvalitete kako bi se osiguralo da su podaci točni, potpuni, dosljedni i usklađeni sa standardima i propisima za upravljanje podacima.

Provođenjem temeljitog čišćenja podataka pružatelji zdravstvenih usluga i istraživači mogu poboljšati kvalitetu i pouzdanost kliničkih podataka koje koriste, što u konačnici dovodi do boljeg donošenja odluka, poboljšane skrbi za pacijente i poboljšanih rezultata istraživanja.