医療記録データの品質問題の原因に関するシステマティックレビュー

科学分野:

• ヘルスインフォマティクス
• 医療コーディングシステム
• データ品質管理

背景:

• 公衆衛生に不可欠な病院の罹患率データの信頼性は不確かである。
• 疾患分類におけるデータ品質を損なう要因を特定するために、システマティックレビューが必要である。

研究 の 目的:

• 病院の罹患率データの品質問題の根本原因を体系的に特定し、調査すること。
• 国際疾病分類第10版オーストラリア修正版（ICD-10-AM）およびオーストラリア保健介入分類（ACHI）を使用して収集されたデータに焦点を当てる。

主な方法:

• 2017年から2025年までの主要なデータベース（Scopus、Embase、Medline）を使用した研究のシステマティックレビュー。
• SQUIREおよびSTROBEチェックリストを使用した含まれた研究の品質評価。
• PRISMA 2020ガイドラインに従って、データ品質問題のテーマとサブカテゴリを特定するためのナラティブ合成。

主要な成果:

• 52の研究が含められ、主にオーストラリアからであった。
• 品質問題の標準、技術、教育/トレーニング、臨床実践の4つの主要なテーマが現れた。
• 曖昧な標準、不十分な粒度、断片化された情報構造などの問題が特定され、一貫性のないコーディングにつながった。

結論:

• 罹患率データ収集エラーの主な根本原因は、分類標準の品質に関連している。
• データキャプチャシステムを改善し、分類の記述を標準化するために、さらなる研究が推奨される。
• 正確な病院の罹患率データには、標準品質への対処が不可欠である。