Gezondheid en ziekte gezondheid logo
Healthcare Management

Wat is het opschonen van gegevens in klinisch management?

Het opschonen van gegevens in klinisch management verwijst naar het proces van het identificeren en corrigeren van onnauwkeurige, onvolledige of inconsistente gegevens in elektronische medische dossiers (EPD's) en andere bronnen van klinische gegevens. Dit proces omvat verschillende stappen om de nauwkeurigheid, volledigheid en consistentie te garanderen van de gegevens die worden gebruikt voor klinische besluitvorming, onderzoek, rapportage en kwaliteitsverbetering.

De belangrijkste stappen bij het opschonen van gegevens zijn onder meer:

1. Gegevensidentificatie:

- De eerste stap is het identificeren van de gegevensbronnen die moeten worden opgeschoond. Dit kunnen patiëntendossiers, laboratoriumresultaten, medicatielijsten, procedures, vitale functies en meer zijn.

2. Gegevensverzameling:

- Zodra de gegevensbronnen zijn geïdentificeerd, worden de gegevens verzameld en georganiseerd. Hierbij kan het gaan om het extraheren van gegevens uit verschillende systemen, zoals EPD's, laboratoriuminformatiesystemen en factureringssystemen, en het integreren ervan in een centrale opslagplaats.

3. Gegevensstandaardisatie:

- Gegevensstandaardisatie houdt in dat ervoor wordt gezorgd dat gegevenselementen consistent zijn en een gemeenschappelijk formaat volgen. Dit omvat het standaardiseren van datumformaten, meeteenheden, codes (bijvoorbeeld ICD-10-codes voor diagnoses) en terminologieën.

4. Gegevensvalidatie:

- Gegevensvalidatie is het proces waarbij de nauwkeurigheid en integriteit van de gegevens wordt geverifieerd. Hierbij wordt gecontroleerd op fouten, zoals ontbrekende waarden, uitschieters, dubbele invoer of onjuiste formaten. Gegevensvalidatietechnieken kunnen controles op gegevensbereik, gegevenstypecontroles en consistentiecontroles tussen verschillende gegevensbronnen omvatten.

5. Gegevensimputatie:

- Data-imputatie is het proces van het schatten of invullen van ontbrekende waarden in de data. Hierbij worden statistische methoden gebruikt, zoals gemiddelde, mediaan of mode-imputatie, om de ontbrekende waarden te schatten op basis van de beschikbare gegevens.

6. Gegevenstransformatie:

- Bij datatransformatie gaat het om het aanpassen of converteren van gegevens om deze geschikter te maken voor analyse of rapportage. Dit kan het aggregeren van gegevens omvatten, het berekenen van samenvattende statistieken of het creëren van afgeleide variabelen.

7. Gegevensaudit en kwaliteitscontrole:

- Gegevensopschoningsprocessen zijn onderworpen aan regelmatige audits en kwaliteitscontroles om ervoor te zorgen dat de gegevens accuraat, volledig, consistent zijn en voldoen aan de normen en voorschriften voor gegevensbeheer.

Door het grondig opschonen van gegevens kunnen zorgaanbieders en onderzoekers de kwaliteit en betrouwbaarheid van de klinische gegevens die zij gebruiken verbeteren, wat uiteindelijk leidt tot betere besluitvorming, verbeterde patiëntenzorg en betere onderzoeksresultaten.

Gezondheid en ziekte © https://www.gezond.win