5 bonnes pratiques pour garantir la qualité des données dans le secteur de la santé

Chaque année, les erreurs médicales aux États-Unis font à elles seules 100,000 XNUMX morts. Cette statistique alarmante souligne l'importance de maintenir qualité des données dans les soins de santé. À mesure que le volume de données de santé augmente, garantir l’exactitude et l’exhaustivité des informations obtenues devient un défi. Tout compromis dans la qualité des données peut conduire à des diagnostics inexacts, à des traitements inefficaces et à une facturation erronée, ce qui peut avoir des conséquences importantes sur la sécurité des patients, les performances financières et la conformité réglementaire.

Pour garantir la qualité des données dans le domaine des soins de santé, il est crucial d'identifier les sources des problèmes de qualité des données, de se conformer aux réglementations, de mettre en œuvre des procédures appropriées et d'investir dans les bonnes pratiques. outils d'intégration de données.

Dans ce blog, nous explorerons l’importance de gestion de la qualité des données dans le domaine de la santé, les causes des données de mauvaise qualité et les meilleures pratiques pour garantir une meilleure qualité des données.

Comprendre comment l'intégration des données peut faire gagner du temps
et de l'argent dans la santé

Télécharger Whitepaper

Importance de la gestion de la qualité des données dans les soins de santé

Une bonne qualité des données est essentielle pour extraire des informations exploitables qui profitent aux patients, aux prestataires de soins de santé et aux payeurs.

Nous évaluerons la qualité des données sur la santé selon six dimensions, notamment :

1. Exactitude: Les données de santé reflètent avec précision l'état de santé du patient, y compris les résultats des tests, les diagnostics et les plans de traitement.
2. Complétude: Toutes les informations nécessaires sont incluses dans les données, telles que les données démographiques des patients, les évaluations cliniques, les allergies aux médicaments et les antécédents médicaux.
3. Cohérence: Les données sont partagées et échangées entre différents systèmes de santé au fil du temps dans un format standardisé, uniforme et fiable.
4. Accessibilité: Les professionnels de la santé peuvent accéder aux données dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées et fournir des soins de qualité tout en préservant la confidentialité et la sécurité des patients.
5. Pertinence: Les données sont applicables aux fins prévues, que ce soit pour la prise de décision clinique ou la recherche et le développement.
6. Opportunité: Les données sont à jour et disponibles à temps pour éclairer les décisions cliniques et soutenir les soins aux patients.

Causes de la mauvaise qualité des données dans les soins de santé

Des données de santé de bonne qualité sont essentielles, mais de nombreux organismes de santé ont du mal à les maintenir en raison d'une série de facteurs, notamment :

• Manque de normalisation

Les données de santé sont générées par diverses sources, notamment les dossiers de santé électroniques (DSE), les dispositifs médicaux et les auto-évaluations des patients. Sans données standardisées formats, définitions et protocoles, comparer et intégrer des données provenant de différentes sources peut être difficile. Cela peut entraîner des incohérences dans les données, une efficacité réduite et un partage de données limité.

• Manque de validation des données

L'erreur humaine est inévitable lors du processus de saisie manuelle des données. L'omission, la duplication ou l'enregistrement de données incomplètes et inexactes peuvent entraîner des problèmes potentiels de soins aux patients, de remboursement et de notification. L'absence de contrôles de validation appropriés laisse ces erreurs non détectées, ce qui peut entraîner un diagnostic inexact, des traitements retardés et des soins inappropriés.

• Intégration des données sur plusieurs systèmes

Les prestataires de soins de santé utilisent souvent plusieurs systèmes pour gérer les données des patients, notamment les DSE, l'imagerie médicale et les systèmes de facturation. L'intégration des données de ces systèmes disparates peut être difficile et peut entraîner des erreurs, des doublons et des incohérences. Les données en double peuvent entraîner un gaspillage de ressources et avoir un impact négatif sur la qualité des soins.

Meilleures pratiques pour améliorer la qualité des données dans le domaine de la santé

L'amélioration de la qualité des données dans le domaine de la santé est un processus continu qui nécessite une approche multidimensionnelle. Voici quelques bonnes pratiques pour améliorer la qualité des données dans le domaine de la santé que les organisations peuvent mettre en œuvre :

1. Ajouter des vérifications de validation des données

Mettre en œuvre des mesures rigoureuses contrôles et procédures de validation peut améliorer considérablement la qualité des données. Le logiciel de traitement des données doit traiter uniquement les enregistrements qui suivent des règles prédéterminées et signaler rapidement toute erreur ou valeur aberrante qui ne respecte pas les plages acceptables.

Ce faisant, les prestataires de soins de santé peuvent s'assurer que les données dont ils disposent sont fiables, exactes et complètes. En conséquence, ils peuvent éviter des erreurs potentiellement mortelles et s'assurer que les bons traitements sont administrés au bon moment.

2. Convertir les données dans un format standardisé

La mise en œuvre de terminologies, de codes et d'abréviations normalisés est un excellent moyen d'assurer la cohérence des données de santé. Les prestataires de soins de santé peuvent parvenir à la normalisation des données en adoptant des cadres bien établis, tels que SNOMED-CT, FHIR ou ICD-10, permettant un échange de données transparent entre les systèmes internes et externes.

Le respect de ces normes favorise la transparence et l’ouverture du partage de données. De plus, l'utilisation de formats de fichiers, de formulaires et de modèles standard contribue à promouvoir l'uniformité de la saisie des données entre les différents systèmes, facilitant ainsi les efforts de collaboration efficaces entre les prestataires de soins de santé.

3. Effectuer des audits de données de routine

Les audits de routine des données permettent aux prestataires de soins de santé de s'assurer que leurs dossiers sont exacts et à jour. L'examen régulier des données permet d'identifier les écarts ou les erreurs et de prendre des mesures correctives avant qu'elles ne conduisent à des résultats négatifs.

De plus, des audits de routine permettent aux établissements de santé d'identifier les domaines à améliorer, ce qui se traduit par de meilleurs résultats pour les patients. Cette approche peut également aider à minimiser le risque de vulnérabilités du système, ce qui est essentiel pour protéger la confidentialité et la vie privée des patients. Ces audits de données garantissent également que les prestataires de soins de santé sont en conformité avec les réglementations HIPAA et GDPR.

4. Améliorer les compétences des membres de l'équipe de soins de santé

Développer des programmes d'alphabétisation numérique et encourager la propriété des données peut aider à améliorer la qualité des données. Lorsque les membres de l'équipe se sentent propriétaires des données qu'ils collectent et analysent, ils sont plus susceptibles d'assumer la responsabilité d'en assurer l'exactitude et l'exhaustivité. Cette approche favorise également une culture de la qualité des données.

En plus de la culture numérique, le personnel doit recevoir une formation HIPAA pour garantir la conformité aux réglementations relatives au traitement des données sensibles. La mise en œuvre de tels programmes de formation peut doter les organisations de soins de santé d'un personnel compétent et compétent, aidant à maintenir des données précises et fiables.

5. Investissez dans des solutions de gestion de la qualité des données

Les prestataires de soins de santé doivent investir dans des solutions de gestion de la qualité des données dotées de fonctionnalités. Les organisations modernes préfèrent le bout en bout   dans les soins de santé avec fonctionnalités avancées de validation des données qui automatisent les processus de qualité des données. L’utilisation de ces solutions conduit à un traitement des données plus rapide et à de meilleures performances.

Une bonne pratique consiste à investir dans un no-code car cela permet de garantir l'exactitude et l'exhaustivité de leurs données sans nécessiter de connaissances approfondies en programmation. Par conséquent, vos utilisateurs professionnels peuvent également s'approprier la qualité des données.

Garantissez des données de santé de qualité avec Astera Centerprise

Astera Centerprise est une solution d'intégration de données de bout en bout de niveau entreprise qui permet aux organisations de soins de santé de combiner des données provenant de sources disparates pour créer un référentiel de données centralisé. Nos solutions sur code intègrent des fonctionnalités de qualité et de profilage des données pour garantir la qualité des données.

Intégrez les données de santé avec une approche sans code

Essayez-le maintenant

Avec Centerprise, vous pourrez :

• Nettoyez vos données brutes en tenant compte des espaces, des doublons et des valeurs manquantes pour les présenter de manière raffinée, structurée et standardisée.
• Validez les enregistrements entrants en fonction de conditions prédéfinies, en garantissant que seules les données répondant aux critères acceptables sont stockées.
• Automatisez le processus de validation des données en tirant parti d'un moteur de puissance industrielle pour vous assurer que les données sont automatiquement filtrées et jugées aptes à être utilisées.
• Suivez la source des données à l’aide de la fonctionnalité de traçage des données pour identifier la cause première de l’erreur.
• Intégrez plusieurs systèmes, formats de fichiers et applications pour consolider les données en une seule source de vérité et éviter les .

Pour profiter des avantages de Centerprise et accéder à des données de santé de qualité, téléchargez notre essai de 14 jours maintenant.