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ヘルスケアデータがユニークで測定が困難な5つの理由

Dan LeSueur
dan LeSueur
June12,2014

Posted in Data:Quality、管理、統治および企業のデータウェアハウス/データオペレーティングシステム。

ヘルスケアデータを測定することは困難である理由

インフォグラフィックをクリックして、ヘルスケアデータが異なる5つの方法を参照してください

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データを扱う私たちのものは、非常に構造化された線形の用語で考える傾向があります。 私たちは、bがaに従うのが好きで、CがBに従うのが好きです。 医療データはそうではありません。 それは線形分析を無用にさせる多様で、複雑である。

それをユニークにする医療データのいくつかの特性があります。 ここには5つあり、特に

データの多くは複数の場所にあります。

ヘルスケアデータの場所ヘルスケアデータは複数の場所に存在する傾向があります。 EMRsやHRソフトウェアのような異なるソースシステムから、放射線学や薬局のような異なる部門へ。 データは、組織全体から来ています。 このデータをエンタープライズデータウェアハウス(EDW)などの単一の中央システムに集約すると、このデータにアクセスでき、実用的になります。

ヘルスケアデータは、異なる形式でも発生します(例:、テキスト、数字、ペーパー、デジタル、映像、ビデオ、マルチメディア、等。). 放射線学は画像を使用し、古い医療記録は紙形式で存在し、今日のEmrは数百行のテキストデータと数値データを保持することができます。

異なるシステムや異なる形式で同じデータが存在することがあります。 これは、請求データ対臨床データの場合に当てはまります。 患者の骨折した腕は医療記録の画像のように見えますが、請求データにはICD-9コード813.8として表示されます。

そして、将来は、フィットネスモニターや血圧センサーなどのデバイスから患者が生成した追跡のような、さらに多くのデータソースを保持しているよ

データは構造化されており、非構造化されています。

ヘルスケアデータ構造電子医療記録ソフトウェアは、一貫性のあるデータキャプチャのためのプラットフォームを提供していますが、現実 何年もの間、臨床的事実と調査結果を紙に文書化することは、このデータが最終的にどのように集計され分析されるかについてはほとんど考慮せずに、 EMRsはデータキャプチャプロセスを標準化しようとしますが、ケア提供者はドキュメントにフリーサイズのアプローチを採用することに消極的です。 したがって、非構造化データキャプチャは、多くの場合、欲求不満のEMRユーザーをなだめ、ケア配信プロセスを妨げることを避けるために許可されています。 その結果、この方法で取得されたデータの多くは、一貫した方法で集計および分析することが困難になります。 EMR製品が改善され、ユーザーが標準的なワークフローの訓練を受け、ケア提供者が設計どおりに構造化されたフィールドにデータを入力することに慣れていくと、分析のためのより多くのより良いデータが得られるようになります。

上記の現象の例は、北西部の大規模な保健システムで不要なCセクションを削減するための最近のイニシアチブで発見されました。 チームの最初の課題は、Cセクションの適応症がEMRにどのように文書化されているかを理解することでした。 1)胎児の適応と2)母体の適応:それはから選択する唯一の二つのオプションがあったことが判明しました。 これらは唯一の2つの選択肢であったため、臨床医を提供することは、cセクションの真の適応症をフリーテキスト形式で文書化することを選択す まあ、これは不必要なCセクションの根本的な原因を理解するのに役立ちませんでした。 そのため、チームはアナリストと協力して、EMRで使用可能なオプションのリストを変更し、詳細を追加できるようにしました。 データキャプチャプロセスにこのわずかな変更を加えた後、チームは驚異的な洞察を得て、ケアの提供を標準化し、不要なCセクションを削減する機会を

一貫性のない/変数定義;証拠に基づいた実践と新しい研究は毎日出てきています。

ヘルスケアデータ定義多くの場合、ヘルスケアデータは一貫性のない定義や変数定義を持つことができます。 例えば、あるグループの臨床医は、別のグループの臨床医とは異なる喘息患者のコホートを定義することができる。 糖尿病患者として誰かを識別するために必要な基準を二人の臨床医に尋ねると、三つの異なる答えを得ることができます。 特定の治療法やコホートの定義についてのコンセンサスのレベルがないかもしれません。

また、コンセンサスがある場合でも、同意する専門家は常に新たに合意された知識を発見しています。 私たちは体がどのように動作するかについての詳細を学ぶように、私たちの理解は、どのように、いつそれを測定するために、測定するために、重要であ たとえば、今年のほとんどの臨床医は、糖尿病の診断が7を超えるHg A1C値であることに同意しますが、来年は合意が異なるものになる可能性があ

業界にはベストプラクティスが確立されていますが、それらのことが定義されている方法については常に継続的な議論があります。 つまり、混乱から秩序を作り、動いているだけでなく、予測できない方法で動いているように見える目標を達成しようとしていることを意味します。

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