Hva er datarensing i klinisk ledelse?

Datarensing i klinisk ledelse refererer til prosessen med å identifisere og korrigere unøyaktige, ufullstendige eller inkonsistente data i elektroniske helsejournaler (EPJer) og andre kliniske datakilder. Denne prosessen involverer flere trinn for å sikre nøyaktigheten, fullstendigheten og konsistensen til dataene som brukes til kliniske beslutninger, forskning, rapportering og kvalitetsforbedring.

Nøkkeltrinn involvert i datarensing inkluderer:

1. Dataidentifikasjon:

– Første steg er å identifisere datakildene som trenger rengjøring. Dette kan inkludere pasientjournaler, laboratorieresultater, medisinlister, prosedyrer, vitale tegn og mer.

2. Datainnsamling:

– Når datakildene er identifisert, samles og organiseres dataene. Dette kan innebære å trekke ut data fra ulike systemer, som EPJer, laboratorieinformasjonssystemer og faktureringssystemer, og integrere dem i et sentralt depot.

3. Datastandardisering:

– Datastandardisering innebærer å sikre at dataelementer er konsistente og følger et felles format. Dette inkluderer standardisering av datoformater, måleenheter, koder (f.eks. ICD-10-koder for diagnoser) og terminologier.

4. Datavalidering:

– Datavalidering er prosessen med å verifisere nøyaktigheten og integriteten til dataene. Dette innebærer å se etter feil, for eksempel manglende verdier, uteliggere, dupliserte oppføringer eller feil formater. Datavalideringsteknikker kan inkludere dataområdekontroller, datatypekontroller og konsistenskontroller mellom ulike datakilder.

5. Dataimputering:

- Dataimputasjon er prosessen med å estimere eller fylle ut manglende verdier i dataene. Dette innebærer å bruke statistiske metoder, for eksempel gjennomsnitt, median eller modusimputasjon, for å estimere de manglende verdiene basert på tilgjengelige data.

6. Datatransformasjon:

– Datatransformasjon innebærer å modifisere eller konvertere data for å gjøre det mer egnet for analyse eller rapportering. Dette kan inkludere å samle data, beregne sammendragsstatistikk eller lage avledede variabler.

7. Datarevisjon og kvalitetskontroll:

- Datarenseprosesser er gjenstand for regelmessige revisjons- og kvalitetskontroller for å sikre at dataene er nøyaktige, fullstendige, konsistente og i samsvar med standarder og forskrifter for datastyring.

Ved å utføre grundig datarensing kan helsepersonell og forskere forbedre kvaliteten og påliteligheten til de kliniske dataene de bruker, noe som til slutt fører til bedre beslutningstaking, forbedret pasientbehandling og forbedrede forskningsresultater.