Chaque année, les erreurs médicales aux États-Unis font à elles seules 100,000 XNUMX morts. Cette statistique alarmante souligne l'importance de maintenir la qualité des données dans le domaine de la santé. À mesure que le volume de données sur les soins de santé augmente, garantir l'exactitude et l'exhaustivité des informations obtenues est devenu un défi. Tout compromis dans la qualité des données peut entraîner des diagnostics inexacts, des traitements inefficaces et 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 de la santé, il est essentiel 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 bons outils d'intégration de données.

Dans ce blog, nous explorerons l'importance de la 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.

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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-déclarations des patients. Sans formats de données, définitions et protocoles normalisés, il peut être difficile de comparer et d'intégrer des données provenant de différentes sources. Cela peut entraîner des incohérences de 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

La mise en œuvre de contrôles et de procédures de validation rigoureux peut améliorer considérablement la qualité des données. Le logiciel de traitement des données doit traiter uniquement les enregistrements qui respectent 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 dans le partage des données. De plus, l'utilisation de formats de fichiers, de formulaires et de modèles standard aide à promouvoir l'uniformité de la saisie des données dans 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 le secteur de la santé avec des fonctionnalités avancées de validation des données qui automatisent les processus de qualité des données. L'utilisation de ces solutions permet un traitement plus rapide des données et 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.

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• Flux de travail ETL/ELT intégrés : Garantit que les données sont systématiquement transformées, standardisées et formatées pour une utilisation en aval fiable.
• Validation automatisée des données : Prend en charge les contrôles de qualité des données pendant le traitement, empêchant la propagation de données incomplètes ou erronées.
• Gestion centralisée des données : Consolide les données provenant de plusieurs sources, réduisant ainsi la fragmentation et améliorant la cohérence.
• Assistance à la conformité réglementaire : Automatise l'extraction et la création de rapports de données à des fins de conformité, garantissant l'exactitude des soumissions réglementaires.
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