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O que é limpeza de dados na gestão clínica?

A limpeza de dados na gestão clínica refere-se ao processo de identificação e correção de dados imprecisos, incompletos ou inconsistentes em registros eletrônicos de saúde (EHRs) e outras fontes de dados clínicos. Este processo envolve várias etapas para garantir a precisão, integridade e consistência dos dados utilizados para fins de tomada de decisões clínicas, pesquisa, relatórios e melhoria da qualidade.

As principais etapas envolvidas na limpeza de dados incluem:

1. Identificação de dados:
- O primeiro passo é identificar as fontes de dados que precisam de limpeza. Isso pode incluir registros de pacientes, resultados laboratoriais, listas de medicamentos, procedimentos, sinais vitais e muito mais.

2. Coleta de dados:
- Uma vez identificadas as fontes de dados, os dados são coletados e organizados. Isto pode envolver a extração de dados de vários sistemas, tais como EHRs, sistemas de informação laboratorial e sistemas de faturação, e a sua integração num repositório central.

3. Padronização de dados:
- A padronização dos dados envolve garantir que os elementos dos dados sejam consistentes e sigam um formato comum. Isso inclui a padronização de formatos de data, unidades de medida, códigos (por exemplo, códigos CID-10 para diagnósticos) e terminologias.

4. Validação de dados:
- A validação de dados é o processo de verificação da precisão e integridade dos dados. Isso envolve a verificação de erros, como valores ausentes, valores discrepantes, entradas duplicadas ou formatos incorretos. As técnicas de validação de dados podem incluir verificações de intervalo de dados, verificações de tipo de dados e verificações de consistência entre diferentes fontes de dados.

5. Imputação de dados:
- A imputação de dados é o processo de estimar ou preencher valores faltantes nos dados. Isso envolve o uso de métodos estatísticos, como imputação de média, mediana ou modo, para estimar os valores faltantes com base nos dados disponíveis.

6. Transformação de dados:
- A transformação de dados envolve a modificação ou conversão de dados para torná-los mais adequados para análise ou relatórios. Isso pode incluir agregar dados, calcular estatísticas resumidas ou criar variáveis ​​derivadas.

7. Auditoria de dados e controle de qualidade:
- Os processos de limpeza de dados estão sujeitos a auditorias regulares e verificações de controle de qualidade para garantir que os dados sejam precisos, completos, consistentes e em conformidade com os padrões e regulamentos de governança de dados.

Ao realizar uma limpeza completa dos dados, os prestadores de cuidados de saúde e os investigadores podem melhorar a qualidade e a fiabilidade dos dados clínicos que utilizam, o que, em última análise, conduz a uma melhor tomada de decisões, a um melhor atendimento ao paciente e a melhores resultados de investigação.