Qu’est-ce que le nettoyage des données dans la gestion clinique ?

Le nettoyage des données dans la gestion clinique fait référence au processus d'identification et de correction des données inexactes, incomplètes ou incohérentes dans les dossiers de santé électroniques (DSE) et d'autres sources de données cliniques. Ce processus comporte plusieurs étapes visant à garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données utilisées à des fins de prise de décision clinique, de recherche, de reporting et d'amélioration de la qualité.

Les étapes clés impliquées dans le nettoyage des données comprennent :

1. Identification des données :

- La première étape consiste à identifier les sources de données qui nécessitent un nettoyage. Cela peut inclure les dossiers des patients, les résultats de laboratoire, les listes de médicaments, les procédures, les signes vitaux, etc.

2. Collecte de données :

- Une fois les sources de données identifiées, les données sont collectées et organisées. Cela peut impliquer d'extraire des données de divers systèmes, tels que les DSE, les systèmes d'information de laboratoire et les systèmes de facturation, et de les intégrer dans un référentiel central.

3. Standardisation des données :

- La normalisation des données consiste à garantir que les éléments de données sont cohérents et suivent un format commun. Cela comprend la normalisation des formats de date, des unités de mesure, des codes (par exemple, les codes CIM-10 pour les diagnostics) et des terminologies.

4. Validation des données :

- La validation des données est le processus de vérification de l'exactitude et de l'intégrité des données. Cela implique de vérifier les erreurs, telles que les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, les entrées en double ou les formats incorrects. Les techniques de validation des données peuvent inclure des contrôles de plage de données, des contrôles de type de données et des contrôles de cohérence entre différentes sources de données.

5. Imputation des données :

- L'imputation des données est le processus d'estimation ou de remplissage des valeurs manquantes dans les données. Cela implique l'utilisation de méthodes statistiques, telles que l'imputation moyenne, médiane ou modale, pour estimer les valeurs manquantes sur la base des données disponibles.

6. Transformation des données :

- La transformation des données implique la modification ou la conversion des données pour les rendre plus adaptées à l'analyse ou au reporting. Cela peut inclure l'agrégation de données, le calcul de statistiques récapitulatives ou la création de variables dérivées.

7. Audit des données et contrôle qualité :

- Les processus de nettoyage des données sont soumis à des audits et à des contrôles qualité réguliers pour garantir que les données sont exactes, complètes, cohérentes et conformes aux normes et réglementations en matière de gouvernance des données.

En effectuant un nettoyage approfondi des données, les prestataires de soins de santé et les chercheurs peuvent améliorer la qualité et la fiabilité des données cliniques qu'ils utilisent, ce qui conduit finalement à une meilleure prise de décision, à de meilleurs soins aux patients et à de meilleurs résultats de recherche.