1月2019

研究重点:卫生保健数据质量成熟度的5个阶段
作者:Vicki Mahn-DiNicola，注册会计师，硕士，CPHQ
郑重声明
第三十一卷第一页

要想在组织的性能度量数据中获得高水平的信任，需要人员、流程和技术共同努力，以确保最高水平的数据质量。数据质量对于正确测量、管理和改善组织的临床或财务绩效至关重要……这很像准备一顿饭。

您知道，您的组织全年监控的指标取决于用于编制结果的数据的质量。就像一顿饭一样，这道菜的质量取决于食材的质量。食材越新鲜，你就越有可能做出一道人们想要一次又一次点的好菜。然而，并非所有医疗保健组织都处于数据质量成熟的同一阶段。

你们医院用什么样的数据配料来烹饪?我们分解了数据质量成熟度的五个阶段，并提供了一个可视化的方法来帮助您确定您的组织目前所处的位置。

第一步:用罐头烹饪
在数据质量成熟的早期阶段，组织的质量部门通常只会在问题出现时关注他们的数据质量。没有可靠的措施来定期监测数据的完整性或准确性，并且几乎没有数据定义或标准的文档。

虽然组织可能能够在出现数据质量问题时修复它们，但如果没有适当的正式流程来理解数据衰减的根本原因，这些问题很可能会再次发生。

第二阶段:探索基础知识
当医疗保健组织发展到数据质量成熟的第二阶段时，它在监控其数据方面会更加主动一些。

为常用术语编制了数据元素标准和定义，并且有跟踪不完整或无效数据的基本措施。对简单的数据质量问题进行根本原因分析;然而，它往往局限于部门级别，而不是企业范围的工作。

第三阶段:家族传奇
在数据质量成熟度的第三阶段，组织实现了一个更系统的过程来度量、监视和管理其数据质量。它有一个全面的食谱，其中所有数据定义和标准在整个医疗保健企业中都有明确的定义和记录。有一些技术解决方案可以帮助监控和验证数据完整性，以及在发生数据衰减时进行手动检查的定义流程。

在此阶段，在企业级别进行根本原因分析，并在组织内的一个或多个应用程序中跟踪和监视基本数据质量结果。

第四阶段:测试厨房企业家
当一个组织发展到更高的数据质量成熟度时，它有一个完善的和管理良好的过程，用于变更控制、数据源认证和数据交换标准。数据质量得到一致的测量、监控和管理，使组织能够高度主动，而不是被动。就像新配方的测试厨房一样，这些组织拥有健壮的测试和参考数据集，以评估更改数据源对其度量输出的影响。当问题变得棘手时，就会有管理良好的人员、流程和技术来进行根本原因分析，以防止未来的数据衰减。数据质量性能与度量所有者和数据管理员和数据质量是质量管理文化的重要组成部分。

第五阶段:米其林三星级餐厅
在数据质量成熟度的最高级别，组织的运作就像米其林三星厨房一样。它有良好的治理和广泛采用的政策和程序，用于管理整个医疗保健企业的性能数据和数据质量。

技术平台支持完全自动化的数据质量监控和仪表板，其中包括一个元数据仓库来管理描述数据的数据。详细的数据元素描述了在组织中如何使用每个数据元素，并在使用数据转换更新IT系统或实现新应用程序时采用严格的变更控制流程。

数据质量度量、最小阈值和基准都传达给度量所有者和最终用户涉众。阶段5组织主动操作，并在不断变化的度量规范、数据分类法和IT环境中实现最高级别的可信性能数据。

- Vicky Mahn-DiNicola，注册护士，医学硕士，CPHQ, Medisolv临床分析和研究副总裁。

要查看整个报告，请访问www.medisolv.com．