Hiểu tầm quan trọng của tính chính xác của dữ liệu ở CareLik

Chính xác dữ liệu bên trong CareLik là nền tảng của việc sinh con an toàn, hiệu quả và hiệu quả. Khi dữ liệu bệnh nhân là chính xác và hoàn thành, các bác sĩ có thể đưa ra quyết định có hiểu biết, giảm nguy cơ mắc lỗi y tế, và đảm bảo sự liên tục của chăm sóc. không chính xác về dữ liệu, về mặt sức khỏe, có thể lao vào hệ quả nghiêm trọng: chẩn đoán sai, tai nạn thuốc, kiểm tra trùng, gian lận, tính toán và không cân bằng. Đối với các tổ chức y tế hoạt động theo các mô hình chăm sóc giá trị, dữ liệu đáng tin cậy cũng là quan trọng để báo cáo, quản lý sức khỏe, và trả tiền bảo hiểm y tế, như thế này là những mối đe dọa cao, mà mỗi thành viên phải đối xử với sự trung thực trực tiếp với bệnh nhân, như một sự chăm sóc sức khỏe, và sự chăm sóc y tế, và sự chăm sóc y tế, và các thông tin về mặt chất lượng hoạt động xã hội, và sự hỗ trợ hoạt động xã hội, và hỗ trợ hoạt động xã hội, và các dữ liệu liên tục có lợi nhuận.

Độ chính xác dữ liệu không phải là một thiết lập thời gian; nó đòi hỏi sự cảnh giác liên tục. Dữ liệu chăm sóc sức khỏe chạy qua nhiều bàn tay từ bàn đăng ký và trạm y tá đến văn phòng hóa và phòng thí nghiệm bên ngoài. Mỗi điểm giao dịch giới thiệu khả năng gây lỗi. Không có thực hiện mạnh mẽ, dữ liệu có thể bị phân rã, lỗi thời hoặc không ổn định. Nhờ hiểu tại sao tính chính xác quan trọng và thực hiện các chiến lược đã được chứng minh, các tổ chức có thể bảo vệ bệnh nhân, danh tiếng và dòng dưới cùng. Hơn nữa, khi mô hình chuyển đổi mô hình chuyển sang khả năng trao đổi nội dung qua mạng chia sẻ dữ liệu, nhu cầu chất lượng nội bộ. Tính chất lượng chính xác sẽ giúp chuyển đổi sự chăm sóc, hỗ trợ ứng ứng dụng, hỗ trợ năng hỗ trợ và hỗ trợ nhiên liệu bảo vệ sức khỏe của bệnh nhân, cũng tăng cường độ bảo vệ sức khỏe của bệnh nhân, và tăng cường độ chính xác của các hồ sơ cá nhân, và tăng cường độ bảo hiểm nhân, và tăng cường độ chính xác của các dữ liệu.

Những thực hành tốt nhất để bảo trì tính chính xác của dữ liệu

Những thực hành tốt nhất sau đây cung cấp một khuôn khổ thực tế để đảm bảo rằng dữ liệu CareLik vẫn đáng tin cậy trong suốt quá trình sống của nó. những đề nghị này được rút ra từ các tiêu chuẩn công nghiệp, quy định và kinh nghiệm thực tế trong các thiết lập chăm sóc y tế. mỗi thực hành nói về một sự tổn thương cụ thể trong các đường ống dữ liệu, từ lúc đầu cho đến lúc lưu trữ lâu dài và cổ tích.

Trình thử nghiệm dữ liệu đều đặn

Kiểm tra dữ liệu giả lập là cần thiết để xác định và sửa chữa lỗi trước khi truyền đi. Thiết bị thử nghiệm nên kiểm tra độ trọn vẹn, độ nhất quán và tính phù hợp để xác định tiêu chuẩn. Thí dụ, kiểm tra hàng quý có thể kiểm tra trường thiếu trong số nhân khẩu học, sao chép hoặc kiểm tra lại các danh sách thuốc không chính xác. Công cụ kiểm tra tự động có thể đánh dấu dị thường trong thời gian thực, nhưng các điểm kiểm tra bằng tay của nhân viên đã được huấn luyện thì cũng quan trọng tương tự như nhau để ghi nhớ các lỗi tinh tế. Tổ chức nên thiết lập một lịch kiểm tra chính thức, tài liệu, và tìm kiếm lại các hồ sơ, và theo dõi lại thời gian. [F: 0] Các công cụ kiểm tra sức khỏe: Informy & lt; phúc âm [C], như một thành phần cơ quan sát thường xuyên, xem xét lại dữ liệu nội bộ dữ liệu bên trong cơ quan sát, xem xét lại các yếu tố truy cập, và kiểm duyệt lại thông tin.

Giao thức nhập dữ liệu chuẩn hóa

Mục nhập dữ liệu không xác định là một trong những nguồn thông thường nhất của sự thiếu kinh nghiệm. Tiêu chuẩn hóa giảm khả năng thay đổi bằng cách yêu cầu mọi người dùng theo định dạng thống nhất cho ngày tháng, tên, địa chỉ, chẩn đoán và quy trình. Lấy dạng thức ISO (YYYYYYYMMD), thực hiện thực đơn thả xuống thay vì trường văn bản tự do, và áp dụng từ vựng được điều khiển như ID10 hoặc SNM CT có thể giảm thiểu tỉ lệ lỗi. Tổ chức nên tài liệu các giao thức này trong một giao diện từ điển và tích hợp với giao diện chăm sóc tập tin. Khi có thể nhập vào bất cứ nơi nào, có thể xác định các quy tắc có thể, để kiểm soát tính chất bảo mật, cũng cần thiết lập một mẫu từ vựng như cách tiếp cận sức khỏe (các hệ thống xác định, hoặc cấu hình thiết lập thiết bị điện tử, cũng cải tiến các yếu tố khác, như cách tiếp cận thông tin liên kết với các hệ thống tập tin và giảm thiểu các hệ thống khác.

Dạy dỗ tinh thần đoàn kết

Ngay cả những công cụ tốt nhất cũng tốt như người sử dụng chúng. Việc huấn luyện liên tục đảm bảo rằng tất cả nhân viên - từ trước đăng ký xe cho đến nhà cung cấp lâm sàng - hiểu tầm quan trọng của dữ liệu và biết làm thế nào để đạt được nó. Huấn luyện nên bao gồm các thủ tục nhập dữ liệu, hậu quả của tính năng không chính xác, và làm thế nào để sử dụng tính năng hợp lệ trong công ty Skek. Nhân viên đặc biệt có thể giải quyết các vấn đề nghiêm trọng: Lấy thí dụ, nhân viên mã nên nhận các bản cập nhật thường xuyên về các mã, trong khi y tá nên thực hành các thủ tục nhập dữ liệu cố định. Tính năng bổ sung và nâng cao các tiêu chuẩn thời gian trong việc đào tạo lỗi dài và các chương trình hỗ trợ sức khỏe. [T] Nơi mà các chương trình hỗ trợ sức khỏe tương ứng với các chương trình hỗ trợ y tế dựa trên thiết bị y tế, hoặc các chương trình giả lập thiết lập thiết bị y tế, nơi mà khả năng tăng cường độ bảo hiểm. [T]

Kiểm tra và tự động hoá

Việc kiểm tra thẩm tra nằm trong tập hợp « Kenlik » (v. d. con số điện thoại khớp 10 chữ số) và việc kiểm tra hoàn toàn (v. d. trường hợp có thể không để trống). Các loại hợp lệ định dạng thông thường hơn bao gồm kiểm tra dữ liệu (v. d., giá trị huyết áp giữa 50 và 300). Để xác định ngày sinh của bệnh nhân, việc kiểm tra định ngày sinh là phù hợp với tuổi của họ trong thử nghiệm. Việc sắp xếp sức mạnh (v. d. trường hợp như là các trường hợp có thể ghi rõ ràng, các công cụ hoặc các công cụ tương ứng với các nhân viên có thể kiểm tra tự động có thể so sánh với nhau qua nhiều trường hợp khác nhau. Tuy nhiên, việc kiểm tra kỹ thuật nhận diện không có hiệu quả, có thể giảm hiệu quả để kiểm tra xem xét kỹ các quy tắc xác định thời gian và khả năng nhận thức. Tuy nhiên, việc ghi rõ ràng hơn khả năng ghi đè lên các quy tắc sử dụng các thuật toán học, có thể giảm hiệu chỉnh một cách sửa lỗi thời gian.

Giữ kỷ lục riêng

Thông tin bệnh nhân thay đổi liên tục. Địa chỉ, bảo hiểm, thuốc bảo hiểm, và dị ứng đều cần được cập nhật đúng lúc. Một hồ sơ lỗi thời có thể dẫn đến sự mất liên lạc, từ chối hóa đơn hoặc sự tương tác thuốc nguy hiểm. Hồ sơ này nên bao gồm dòng tác vụ làm việc để xác minh thông tin tại mỗi cuộc gặp bệnh nhân - chẳng hạn, hỏi ý kiến về địa chỉ của bạn thay đổi? Hãy giữ lại trong lúc kiểm tra. Thông tin này được khuyến khích với các nguồn dữ liệu bên ngoài, như cơ sở dữ liệu bảo hiểm hoặc các chương trình giám sát thuốc, có thể tự động làm mới lại một số lĩnh vực khác. Tổ chức cũng nên thiết lập chính sách chính sách về định chu kỳ, như việc ghi lại các dữ liệu dân số ngày nay. Hãy xem xét lại các thông tin cá nhân: cần phải được khuyến khích và sửa đổi ngay những thông tin liên lạc với các hệ thống y tế để có thể áp dụng để kiểm tra lại các hệ thống y tế.

Bảo đảm kiểm tra dữ liệu bảo mật và điều khiển truy cập

Độ chính xác dữ liệu không thể tách rời khỏi bảo mật dữ liệu. Khả năng truy cập không hợp lệ, xoá tập tin hay thay đổi tính năng hiểm độc có thể hỏng ngay cả những thiết lập dữ liệu được bảo trì nhất. Việc truy cập vào chức năng truy cập dựa trên cơ sở dữ liệu (RBAC) đảm bảo rằng người dùng chỉ có khả năng xem hay sửa đổi dữ liệu cần thiết cho chức năng công việc của họ. Ví dụ, một thư ký hoá đơn không nên có khả năng thay đổi các thông tin lâm sàng nhất, và một bác sĩ không thể thay đổi tài khoản tài khoản tài khoản tài khoản. Theo dõi bản ghi lưu thông tin truy cập vào dữ liệu nào và khi nào, cung cấp đường dẫn dự phòng chính hợp pháp. Cả hai đều trên và không cần sửa đổi dữ liệu, chống mất dữ liệu bảo mật và không bảo mật. Xem tài liệu bảo mật về sức khỏe (HT) cũng có khả năng ghi chú thích hợp với tài liệu bảo mật và cũng kiểm tra dữ liệu bảo mật.

Công nghệ và công cụ lưu động để hỗ trợ tính chính xác

Công nghệ chăm sóc sức khỏe hiện đại cung cấp những phương tiện giúp duy trì chính xác dữ liệu. khi kết hợp cẩn thận với CareLik, những công cụ này có thể tự động hóa nhiều công việc hướng dẫn đưa ra lỗi, trong khi cung cấp phản hồi thời gian thực cho người dùng. những phần sau đây là những công nghệ cụ thể và làm thế nào họ tăng chất lượng dữ liệu trong môi trường CareLink.

Công cụ kiểm tra và chất lượng dữ liệu tự động

Phần mềm chất lượng dành riêng có thể liên tục theo dõi cơ sở dữ liệu CareLik để tìm ra các mẫu lỗi - Ví dụ, đánh dấu một người dùng nào đó liên tục nhập ngày sinh không chính xác. Bằng cách tự động tạo tiến trình phát hiện, tổ chức có thể thay đổi từ việc sửa chữa chất lượng. Tìm kiếm những công cụ có thể cung cấp các quy tắc tùy chỉnh và tích hợp với các chồng y tế hiện có. Nhiều dữ liệu cũng cung cấp khả năng hỗ trợ toàn bộ dữ liệu, giúp đỡ sức khỏe. Khi tìm kiếm những công cụ có khả năng tự động, có thể quản lý chất lượng riêng, tôi có thể đảm bảo các giá trị y tế, như thông tin y tế, như các thiết lập tự động, và các thông tin y tế, tôi có thể xử lý các thông tin y tế khác nhau.

Hợp nhất với hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs)

Nhiều tổ chức chăm sóc sức khỏe sử dụng CareLik như một phần của hệ thống EHR rộng hơn. Sự kết hợp chặt chẽ giữa hệ thống sẽ giảm sự cần thiết nhập trùng dữ liệu và đảm bảo rằng thông tin đó chảy tự động từ mô- đun này sang mô- đun khác. Chẳng hạn, khi một y tá cập nhật một danh sách thuốc trong hệ thống EHR rộng hơn. Thay đổi này nên phản ánh ngay lập tức tại CareLik mà không cần sửa đổi bằng tay. Giao diện sử dụng tiêu chuẩn HL7 FHIR cũng đưa ra những rủi ro mới: lỗi bản đồ các trường có thể gây ra sự tham nhũng và đang tiếp nhận dạng kết nối hợp hợp hợp hợp hợp nhất. [FT: khả năng liên quan đến giao diện thương mại: tính năng hỗ trợ sức khỏe [FTHTHR] có thể thực hiện các thông tin liên quan đến giao diện người dùng và giao diện người dùng.

Nền tảng quản lý dữ liệu và phụ lục bệnh nhân (MPI)

Một nền tảng quản lý dữ liệu (DMP) hay « indexs » (EMPI) hay « inter progrial » (EMPI) có thể giúp duy trì độ chính xác của dữ liệu trên hệ thống khác nhau. Những nền tảng này tạo một quan điểm duy nhất, có thẩm quyền, liên kết các hồ sơ từ CareLik, hóa đơn, phòng thí nghiệm, radioology, và các nguồn khác. Chúng sử dụng thuật toán xác định sự tương thích xác định và hợp hợp hợp với nhau một cách chính xác, giảm nguy cơ bị phân mảnh hay mâu thuẫn. Khi được thực hiện, MPI đảm bảo rằng tất cả các bác sĩ khám nghiệm xem cùng phiên bản lẽ thật, bất kể hệ thống này đang sử dụng tính năng quan trọng, đặc biệt là trong nhiều hệ thống hỗ trợ tính năng hay sức khỏe tăng cường của công việc quản lý thông tin mật độ cao hơn. Cần thiết để xác định lại thông tin liên kết giữa các thiết và xác định niên đại, cũng cho phép thông tin liên kết mật.

Xây dựng một khung điều khiển dữ liệu

Thực hành tốt nhất và công nghệ là hiệu quả nhất khi được hỗ trợ bởi một chương trình quản lý dữ liệu chính thức.

Định nghĩa rõ ràng các chính sách và tiêu chuẩn

Một hội đồng quản trị dữ liệu nên phát triển chính sách viết bao gồm dữ liệu, ngưỡng chất lượng, sử dụng chấp nhận và sửa chữa các thủ tục. Những chính sách này phải được canh lề với các yêu cầu điều chỉnh (HIPAA, GDPR nếu áp dụng) và mục tiêu tổ chức. Lấy thí dụ, một chính sách có thể chỉ định rằng tất cả trường nhân khẩu học phải được kiểm tra ít nhất một lần mỗi 12 tháng, và bất kỳ sự khác biệt quá xác định nào phải được tăng lên để quản lý dữ liệu. Tiêu chuẩn cho các đại biểu, mã số và định dạng dữ liệu nên được ghi rõ trong kho lưu trữ trung tâm cho tất cả mọi nhân viên. Chính sách Chính sách Chính sách Chính sách Chính sách Chính sách bảo tồn và quản giáo dục không hoạt động chính thức kiểm soát các chính sách hoạt động hàng năm.

Gánh trách nhiệm và trách nhiệm

Không thể đạt được độ chính xác dữ liệu rõ ràng. Chức vụ chung bao gồm quản lý dữ liệu, người có trách nhiệm về chất lượng dữ liệu trong phạm vi (v. d., quản lý dữ liệu lâm sàng, quản lý dữ liệu tài chính); quản lý các khía cạnh kỹ thuật như quản lý cơ sở dữ liệu; và bộ trưởng bộ phận dữ liệu thường có thẩm quyền tối cao trên tài sản dữ liệu. Mỗi vai nên có trách nhiệm, đào tạo và bộ phận hỗ trợ dữ liệu. Các cuộc họp thường xuyên của hội đồng quản lý hỗ trợ phối hợp các vấn đề và giải quyết các vấn đề liên quan đến tập trung. Hãy xem xét việc tạo một văn phòng chi tiết riêng hoặc chỉ định dữ liệu chính, quản lý thông tin về các hoạt động quản lý dữ liệu. BAR BAR i các vấn đề về các thông tin rõ ràng nhất mà không có vấn đề nào cần giải quyết đúng đắn.

Sự giám sát và cải tiến liên tục

Bộ quản lý dữ liệu không phải là một dự án thay đổi giờ; nó cần phải liên tục đo lường và điều chỉnh lại. Chỉ thị hiệu suất chính (KPIs) như tỷ lệ lỗi, dữ liệu đầy đủ, và thời gian bộ sửa đổi nên được theo dõi hàng tháng. Việc phân tích nguồn gốc của lỗi tái phát hiện các vấn đề hệ thống (chẳng hạn, một giao diện người dùng thường xuyên dẫn đến việc sai lựa chọn). Bộ quản lý nên bao gồm tiến trình tạo thay đổi, kiểm tra, và lăn ra bên ngoài tổ chức. Việc tăng cường và chia sẻ các câu chuyện thành công củng cố giá trị dữ liệu. Ku thị thông tin phản hồi có thể báo cáo các vấn đề về các vấn đề nhân viên có khả năng không có khả năng sợ hãi. Hãy dùng khả năng xác định để tăng cường khả năng xác định vị trí của người dùng phần tư liệu có thể nhìn thấy được, để tăng cường độ chất lượng của tài liệu.

Tính chính xác về dữ liệu: Những bước thực tế cho nhóm chăm sóc

Trong khi quản lý và công nghệ cung cấp cấu trúc, ngày hành động ngày thứ ba của nhân viên tiền tuyến là nơi dữ liệu chính xác thực sự sống. nhúng chính xác vào dòng chảy công việc hàng ngày yêu cầu sự hướng dẫn rõ ràng và hỗ trợ công cụ. những bước thực tế sau đây có thể được kết hợp vào hoạt động thường xuyên tại Careloink.

Thông thường nhận diện bệnh nhân tại đăng ký

Nhiều lỗi dữ liệu bắt đầu từ điểm đăng ký. Việc gỡ bỏ một chính sách nhận diện trùng hai bệnh nhân (v. d., tên đầy đủ, ngày sinh) trước khi tạo một đĩa ghi. Hãy dùng bộ nhận diện bệnh nhân quốc gia nếu sẵn sàng trong nước. Cho phép nhân viên tìm kiếm cơ sở dữ liệu đã có để tránh sự tạo ra trùng. Hãy bật khả năng nhận diện thời gian thực bằng lời cảnh báo trước khi ghi vào đĩa. Các nhân viên đăng ký học tập tin đăng ký để kiểm tra thông tin bảo hiểm bằng cách sử dụng công cụ xác thực khuếch đại. Một tập lệnh đăng ký chuẩn có thể giảm bớt sự biến thể.

Dùng thiết lập và mẫu cho mục nhập dữ liệu lâm sàng

Giảm mục nhập văn bản tự do bằng cách cung cấp các bộ và mẫu cấu trúc dựa trên chứng cứ dựa trên thiết lập và cấu trúc cho các điều kiện và thủ tục chung. Chẳng hạn, mẫu quản lý tiểu đường có thể bao gồm trường cho HbA1c, huyết thanh và điều chỉnh thuốc. Mẫu giảm gánh nặng nhận thức về bác sĩ và ép buộc lấy dữ liệu phù hợp. Thứ tự liên kết đặt để chuẩn đoán thích hợp để cải tiến tài liệu hướng dẫn hoàn chỉnh. Xem lại định kỳ và mẫu cập nhật dựa trên các thay đổi hướng dẫn và thông tin phản hồi từ người dùng.

Cảnh báo giờ giấc thật sự cho những lỗi có thể xảy ra

Có thể cấu hình khả năng hút thuốc để kích hoạt cảnh báo khi dữ liệu có vẻ không ổn định hoặc không trong phạm vi. Chẳng hạn, nếu độ tuổi của bệnh nhân là hơn 120 năm hoặc giá trị phòng thí nghiệm cao hơn, hệ thống nên đánh dấu mục nhập vào để xem xét ngay lập tức. Những cảnh báo này nên có thể hoạt động, hướng dẫn người dùng sửa chữa hoặc xác nhận dữ liệu. Tránh bị kích thích, hoặc cho phép hạn chế các trường hợp ngoại lệ. Ghi đè lên tất cả các hình để phân tích sau này xác định các mẫu có thể cho thấy vấn đề hệ thống.

Điều khiển các dữ liệu đều đặn làm sạch ổ đĩa lên

Tuần hoàn (v. d., 1/4) dữ liệu làm sạch các sự kiện quét dọn các dữ liệu đã chọn, nơi mà các nhóm xem xét và các vấn đề đã biết. Có thể bao gồm việc nhập đôi hồ sơ bệnh nhân, cập nhật thông tin bảo hiểm hết hạn, hoặc chuyển đổi định dạng dữ liệu thừa kế. Dùng ổ đĩa này làm cơ hội huấn luyện nhân viên để thực hiện kỹ năng dữ liệu. Theo dõi số dữ liệu sửa chữa và đo lường các tác động trên các tiến trình xuống hạ nguồn như việc thu hồi và báo cáo. Các nhóm nhận dạng được các thông tin có độ chính xác cao.

Kết luận

Duy trì sự chính xác dữ liệu trong CareLik là một nỗ lực liên tục, tổ chức toàn diện có thể giảm đáng kể các kết quả xuống hạ lưu. dữ liệu chính xác dẫn đến mọi khía cạnh của việc cung cấp chăm sóc y tế. bằng cách áp dụng một phương pháp có cấu trúc có sự kiểm tra sức khỏe dân số đều đặn, mục nhập được chuẩn hóa, đào tạo nhân viên, công nghệ xác đáng tin cậy, quản lý, và quản lý chính sách quản lý, và các nhà cung cấp có thể giảm đáng kể các lỗi và hậu quả xuống. Dữ liệu chính xác dẫn đến việc chăm sóc bệnh nhân an toàn hơn, tốt hơn, và một nền tảng mạnh hơn cho sự cải tiến. Khi các tổ chức y tế ngày càng tăng tính năng, các tổ chức ưu tiên dữ liệu tính trung thực tiễn sẽ được đặt ra tốt nhất để tăng cường trong một môi trường của hệ thống bảo hiểm, và tăng cường toàn hệ thống bảo hiểm, và chăm sóc y tế toàn hơn.