Vad är datarensning i klinisk hantering?

Datarensning i klinisk hantering avser processen att identifiera och korrigera felaktiga, ofullständiga eller inkonsekventa data i elektroniska hälsojournaler (EPJ) och andra kliniska datakällor. Denna process innefattar flera steg för att säkerställa noggrannheten, fullständigheten och konsistensen av de data som används för kliniskt beslutsfattande, forskning, rapportering och kvalitetsförbättringsändamål.

Viktiga steg involverade i datarensning inkluderar:

1. Dataidentifiering:

– Det första steget är att identifiera de datakällor som behöver rengöras. Detta kan omfatta patientjournaler, laboratorieresultat, läkemedelslistor, procedurer, vitala tecken och mer.

2. Datainsamling:

– När datakällorna väl är identifierade samlas data in och organiseras. Det kan handla om att extrahera data från olika system, såsom EPJ, laboratorieinformationssystem och faktureringssystem, och integrera dem i ett centralt arkiv.

3. Datastandardisering:

– Datastandardisering innebär att se till att dataelement är konsekventa och följer ett gemensamt format. Detta inkluderar standardisering av datumformat, måttenheter, koder (t.ex. ICD-10-koder för diagnoser) och terminologier.

4. Datavalidering:

- Datavalidering är processen för att verifiera uppgifternas riktighet och integritet. Detta innebär att kontrollera efter fel, såsom saknade värden, extremvärden, dubbletter av poster eller felaktiga format. Datavalideringstekniker kan inkludera dataintervallskontroller, datatypkontroller och konsistenskontroller mellan olika datakällor.

5. Dataimputation:

- Dataimputation är processen att uppskatta eller fylla i saknade värden i data. Detta innebär att man använder statistiska metoder, såsom medelvärde, median eller modimputation, för att uppskatta de saknade värdena baserat på tillgängliga data.

6. Datatransformation:

- Datatransformation innebär att modifiera eller konvertera data för att göra den mer lämpad för analys eller rapportering. Detta kan innefatta att aggregera data, beräkna sammanfattande statistik eller skapa härledda variabler.

7. Datarevision och kvalitetskontroll:

- Datarensningsprocesser är föremål för regelbundna revisioner och kvalitetskontroller för att säkerställa att uppgifterna är korrekta, fullständiga, konsekventa och överensstämmer med standarder och regler för datastyrning.

Genom att utföra en noggrann datarensning kan vårdgivare och forskare förbättra kvaliteten och tillförlitligheten hos de kliniska data de använder, vilket i slutändan leder till bättre beslutsfattande, förbättrad patientvård och förbättrade forskningsresultat.