Cos’è la pulizia dei dati nella gestione clinica?

La pulizia dei dati nella gestione clinica si riferisce al processo di identificazione e correzione di dati imprecisi, incompleti o incoerenti nelle cartelle cliniche elettroniche (EHR) e in altre fonti di dati clinici. Questo processo prevede diverse fasi per garantire l'accuratezza, la completezza e la coerenza dei dati utilizzati per scopi decisionali clinici, ricerca, reporting e miglioramento della qualità.

I passaggi chiave coinvolti nella pulizia dei dati includono:

1. Identificazione dei dati:

- Il primo passo è identificare le origini dati che necessitano di pulizia. Ciò può includere cartelle cliniche, risultati di laboratorio, elenchi di farmaci, procedure, segni vitali e altro ancora.

2. Raccolta dati:

- Una volta identificate le fonti dei dati, i dati vengono raccolti e organizzati. Ciò può comportare l’estrazione di dati da vari sistemi, come cartelle cliniche elettroniche, sistemi informativi di laboratorio e sistemi di fatturazione, e la loro integrazione in un archivio centrale.

3. Standardizzazione dei dati:

- La standardizzazione dei dati implica garantire che gli elementi dei dati siano coerenti e seguano un formato comune. Ciò include la standardizzazione dei formati delle date, delle unità di misura, dei codici (ad esempio, i codici ICD-10 per le diagnosi) e delle terminologie.

4. Convalida dei dati:

- La convalida dei dati è il processo di verifica dell'accuratezza e dell'integrità dei dati. Ciò comporta il controllo degli errori, come valori mancanti, valori anomali, voci duplicate o formati errati. Le tecniche di convalida dei dati possono includere controlli dell'intervallo di dati, controlli del tipo di dati e controlli di coerenza tra diverse origini dati.

5. Imputazione dei dati:

- L'imputazione dei dati è il processo di stima o di inserimento dei valori mancanti nei dati. Ciò comporta l'utilizzo di metodi statistici, come la media, la mediana o l'imputazione della moda, per stimare i valori mancanti sulla base dei dati disponibili.

6. Trasformazione dei dati:

- La trasformazione dei dati implica la modifica o la conversione dei dati per renderli più adatti all'analisi o al reporting. Ciò può includere l'aggregazione di dati, il calcolo di statistiche riassuntive o la creazione di variabili derivate.

7. Auditing dei dati e controllo di qualità:

- I processi di pulizia dei dati sono soggetti a controlli regolari e controlli di qualità per garantire che i dati siano accurati, completi, coerenti e conformi agli standard e alle normative sulla governance dei dati.

Eseguendo un'accurata pulizia dei dati, gli operatori sanitari e i ricercatori possono migliorare la qualità e l'affidabilità dei dati clinici che utilizzano, il che, in ultima analisi, porta a un migliore processo decisionale, a una migliore cura dei pazienti e a migliori risultati della ricerca.