开发数据质量指标以改善医院的国际疾病分类编码健康数据质量全球
Lucía Otero-Varela1,2, Namneet Sandhu1, Robin L Walker3,4
1Centre for Health Informatics, Calgary, AB, Canada.
使用24个数据质量指标 (DQI) 开发了一种新的标准化方法,以评估国际疾病分类 (ICD) 编码的医院数据质量. 这种方法使得各个国家的健康数据能够得到一致的评估和改进.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 数据科学数据科学数据科学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 使用国际疾病分类 (ICD) 编码的住院患者数据对于疾病监测,资源分配和结果评估至关重要.
- 目前的方法缺乏标准化的国际方法来评估ICD编码数据的质量.
- 确保高质量的医院数据对于可靠的健康监测和政策制定至关重要.
研究的目的:
- 开发一种标准化的国际方法来评估医院ICD编码数据的质量.
- 引入一套适用于不同国家的数据质量指标 (DQI).
- 为评估和提高行政卫生数据质量提供一个框架.
主要方法:
- 在学术和灰色文献中对数据质量框架和评估方法进行了环境扫描.
- 使用了3轮的Delphi过程与国际专家在行政卫生数据,数据质量和ICD编码评估和选择DQI.
- 收集了小组成员的定量和定性反,以最终确定一组DQI.
主要成果:
- 开发了24个DQI,涵盖了数据质量的五个维度:相关性,准确性和可靠性,可比性和连贯性,及时性,可访问性和清晰性.
- 建立的DQI为利益相关者,如世界卫生组织,提供了一致的标准来评估医院数据质量.
- 通过应用这些DQI,确定了改善医院行政数据质量的关键领域.
结论:
- 这项研究引入了一种新的标准化方法,用于在国际范围内评估ICD编码的医院数据质量.
- 开发的DQI将促进国际比较,并支持旨在提高医院行政数据质量的举措.
- 这种标准化的方法对未来的研究和全球卫生倡议有价值,因为它们需要可靠的健康数据.
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