Kaj je čiščenje podatkov v kliničnem upravljanju?

Čiščenje podatkov v kliničnem upravljanju se nanaša na postopek prepoznavanja in popravljanja netočnih, nepopolnih ali nedoslednih podatkov v elektronskih zdravstvenih zapisih (EHR) in drugih virih kliničnih podatkov. Ta postopek vključuje več korakov za zagotavljanje točnosti, popolnosti in doslednosti podatkov, ki se uporabljajo za klinično odločanje, raziskave, poročanje in namene izboljšanja kakovosti.

Ključni koraki pri čiščenju podatkov vključujejo:

1. Identifikacija podatkov:

- Prvi korak je identificirati vire podatkov, ki jih je treba očistiti. To lahko vključuje zapise bolnikov, laboratorijske rezultate, sezname zdravil, postopke, vitalne znake in še več.

2. Zbiranje podatkov:

- Ko so viri podatkov identificirani, se podatki zberejo in organizirajo. To lahko vključuje pridobivanje podatkov iz različnih sistemov, kot so EHR, laboratorijski informacijski sistemi in sistemi zaračunavanja, ter njihovo integracijo v centralno skladišče.

3. Standardizacija podatkov:

- Standardizacija podatkov vključuje zagotavljanje, da so podatkovni elementi skladni in sledijo skupni obliki. To vključuje standardizacijo formatov datumov, merskih enot, kod (npr. kode ICD-10 za diagnoze) in terminologije.

4. Preverjanje podatkov:

- Validacija podatkov je postopek preverjanja točnosti in celovitosti podatkov. To vključuje preverjanje napak, kot so manjkajoče vrednosti, odstopanja, podvojeni vnosi ali nepravilni formati. Tehnike preverjanja podatkov lahko vključujejo preverjanje obsega podatkov, preverjanje vrste podatkov in preverjanje skladnosti med različnimi viri podatkov.

5. Imputacija podatkov:

- Imputacija podatkov je postopek ocenjevanja ali zapolnjevanja manjkajočih vrednosti v podatkih. To vključuje uporabo statističnih metod, kot so povprečje, mediana ali imputacija načina, za oceno manjkajočih vrednosti na podlagi razpoložljivih podatkov.

6. Preoblikovanje podatkov:

- Preoblikovanje podatkov vključuje spreminjanje ali pretvorbo podatkov, da postanejo primernejši za analizo ali poročanje. To lahko vključuje združevanje podatkov, izračun povzetka statistike ali ustvarjanje izpeljanih spremenljivk.

7. Revizija podatkov in nadzor kakovosti:

- Postopki čiščenja podatkov so predmet rednih revizij in preverjanj nadzora kakovosti, da se zagotovi, da so podatki točni, popolni, dosledni in skladni s standardi in predpisi o upravljanju podatkov.

S temeljitim čiščenjem podatkov lahko ponudniki zdravstvenega varstva in raziskovalci izboljšajo kakovost in zanesljivost kliničnih podatkov, ki jih uporabljajo, kar na koncu vodi k boljšemu odločanju, izboljšani oskrbi pacientov in boljšim rezultatom raziskav.