, Senior alelnöke szakmai szolgáltatások
kategória adatok: minőség, menedzsment, irányítás és vállalati adattárház/adatok Operációs rendszer .
kattintson infographic látni a 5 ways egészségügyi adatok különböző
Letöltés PDF
azok közülünk, akik az adatok hajlamosak gondolkodni nagyon strukturált, lineáris értelemben. Szeretjük, ha B követi A-t és C követi B-t, nem csak az idő egy részében, hanem mindig. Az egészségügyi adatok nem így vannak. Ez egyszerre változatos és összetett, így a lineáris elemzés haszontalan.
az egészségügyi adatok számos jellemzője teszi egyedivé. Itt van öt, különösen
az adatok nagy része több helyen található.
az egészségügyi adatok általában több helyen találhatók. A különböző forrásrendszerektől, például az EMRs vagy a HR szoftverektől a különböző osztályokig, például a radiológiáig vagy a gyógyszertárig. Az adatok az egész szervezetből származnak. Ezeket az adatokat egyetlen központi rendszerbe, például egy vállalati adattárházba (EDW) összesítve hozzáférhetővé és végrehajthatóvá teszik ezeket az adatokat.
az egészségügyi adatok különböző formátumokban is előfordulnak (pl., szöveg, numerikus, papír, digitális, képek, videók, multimédia stb.). A radiológia képeket használ, a régi orvosi feljegyzések papír formátumban léteznek, és a mai EMR-ek több száz sor szöveges és numerikus adatot tudnak tárolni.
néha ugyanazok az adatok léteznek különböző rendszerekben és különböző formátumokban. Ez a helyzet az állításokkal kapcsolatos adatokkal szemben a klinikai adatokkal. A beteg törött karja úgy néz ki, mint egy kép az orvosi nyilvántartásban, de az ICD-9 813.8 kódként jelenik meg az igénylési adatokban.
és úgy tűnik, hogy a jövő még több adatforrást tartalmaz, mint például a betegek által generált nyomkövetés olyan eszközökről, mint a fitnesz monitorok és a vérnyomásérzékelők.
az adatok strukturáltak és strukturálatlanok.
az elektronikus orvosi nyilvántartási szoftver platformot biztosított a következetes adatgyűjtéshez, de a valóság az, hogy az adatok rögzítése nem következetes. A klinikai tények és megállapítások papíron történő dokumentálása évek óta arra képezte az iparágat, hogy bármilyen módon rögzítse az adatokat, ami a legmegfelelőbb az ápoló számára, kevés figyelmet fordítva arra, hogy ezeket az adatokat végül hogyan lehet összesíteni és elemezni. Az EMR-k megpróbálják egységesíteni az adatrögzítési folyamatot, de az ápolási szolgáltatók vonakodnak elfogadni a dokumentáció mindenki számára megfelelő megközelítését. Így a strukturálatlan adatgyűjtés gyakran lehetővé teszi a frusztrált EMR-felhasználók megnyugtatását és az ápolási folyamat akadályozásának elkerülését. Ennek eredményeként az így rögzített adatok nagy részét nehéz összesíteni és elemezni bármilyen következetes módon. Ahogy az EMR termékek javulnak, ahogy a felhasználók a szokásos munkafolyamatokra képzettek lesznek, és ahogy a gondozási szolgáltatók egyre inkább megszokják az adatok strukturált mezőkbe történő bevitelét, egyre több és jobb adat áll rendelkezésünkre az elemzéshez.
a fenti jelenségre példa található egy közelmúltbeli kezdeményezésben, amely a felesleges C-szakaszok csökkentésére irányul egy északnyugati nagy egészségügyi rendszerben. A csapat első feladata az volt, hogy megértse, hogyan dokumentálták a C-szakasz indikációit az EMR-ben. Kiderült, hogy csak két lehetőség közül lehet választani: 1) magzati indikáció és 2) anyai indikáció. Mivel ez volt az egyetlen két lehetőség, a klinikusok szállítása gyakran úgy döntött, hogy a C-szakasz valódi indikációját szabad szöveges formában dokumentálja, míg mások egyáltalán nem dokumentálták. Nos, ez nem segítette elő a felesleges császármetszések kiváltó okának megértését. Tehát a csapat egy elemzővel dolgozott együtt, hogy módosítsa az EMR-ben elérhető opciók listáját, hogy további részleteket lehessen hozzáadni. Az adatrögzítési folyamat ezen enyhe módosítása után a csapat óriási betekintést nyert, és azonosította a lehetőségeket az ellátás szabványosítására és a felesleges császármetszések csökkentésére.
következetlen / változó definíciók; bizonyítékokon alapuló gyakorlat és új kutatás jön ki minden nap.
az egészségügyi adatok gyakran inkonzisztens vagy változó definíciókkal rendelkezhetnek. Például a klinikusok egyik csoportja másként határozhatja meg az asztmás betegek kohorszát, mint a klinikusok másik csoportja. Kérdezzen meg két klinikust, hogy milyen kritériumok szükségesek ahhoz, hogy valakit cukorbetegként azonosítsanak, és három különböző választ kaphat. Lehet, hogy egyszerűen nincs konszenzus egy adott kezeléssel vagy kohorsz meghatározással kapcsolatban.
továbbá, még akkor is, ha konszenzus van, a beleegyező szakértők folyamatosan felfedezik az újonnan elfogadott ismereteket. Ahogy többet megtudunk arról, hogyan működik a test, megértésünk folyamatosan változik abban, hogy mi a fontos, mit kell mérni, hogyan és mikor kell mérni, és a célokat. Például, ebben az évben a legtöbb klinikus egyetért abban, hogy a cukorbetegség diagnózisa Hg A1c érték felett van 7, de jövőre lehetséges, hogy a megállapodás valami más lesz.
vannak bevált gyakorlatok az iparban, de mindig folyamatos vita folyik arról, hogy ezeket a dolgokat hogyan határozzák meg. Ami azt jelenti, hogy rendet próbálsz teremteni a káoszból, és eltalálsz egy célt, ami nem csak mozog, de úgy tűnik, hogy olyan módon mozog, amit nem tudsz megjósolni.