Was ist Datenbereinigung im klinischen Management?

Unter Datenbereinigung im klinischen Management versteht man den Prozess der Identifizierung und Korrektur ungenauer, unvollständiger oder inkonsistenter Daten in elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) und anderen klinischen Datenquellen. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen, die für klinische Entscheidungsfindung, Forschung, Berichterstattung und Qualitätsverbesserungszwecke verwendet werden.

Zu den wichtigsten Schritten bei der Datenbereinigung gehören:

1. Datenidentifikation:

- Der erste Schritt besteht darin, die Datenquellen zu identifizieren, die bereinigt werden müssen. Dazu können Patientenakten, Laborergebnisse, Medikamentenlisten, Verfahren, Vitalfunktionen und mehr gehören.

2. Datenerfassung:

- Sobald die Datenquellen identifiziert sind, werden die Daten gesammelt und organisiert. Dabei kann es sich um die Extraktion von Daten aus verschiedenen Systemen wie EHRs, Laborinformationssystemen und Abrechnungssystemen und deren Integration in ein zentrales Repository handeln.

3. Datenstandardisierung:

- Bei der Datenstandardisierung geht es darum, sicherzustellen, dass Datenelemente konsistent sind und einem gemeinsamen Format folgen. Dazu gehört die Standardisierung von Datumsformaten, Maßeinheiten, Codes (z. B. ICD-10-Codes für Diagnosen) und Terminologien.

4. Datenvalidierung:

- Bei der Datenvalidierung handelt es sich um den Prozess der Überprüfung der Richtigkeit und Integrität der Daten. Dabei wird auf Fehler wie fehlende Werte, Ausreißer, doppelte Einträge oder falsche Formate geprüft. Datenvalidierungstechniken können Datenbereichsprüfungen, Datentypprüfungen und Konsistenzprüfungen zwischen verschiedenen Datenquellen umfassen.

5. Datenimputation:

- Datenimputation ist der Prozess der Schätzung oder Ergänzung fehlender Werte in den Daten. Dabei werden statistische Methoden wie Mittelwert-, Median- oder Modusimputation verwendet, um die fehlenden Werte auf Basis der verfügbaren Daten zu schätzen.

6. Datentransformation:

- Bei der Datentransformation werden Daten geändert oder konvertiert, um sie für die Analyse oder Berichterstellung besser geeignet zu machen. Dies kann das Aggregieren von Daten, das Berechnen zusammenfassender Statistiken oder das Erstellen abgeleiteter Variablen umfassen.

7. Datenprüfung und Qualitätskontrolle:

- Datenbereinigungsprozesse unterliegen regelmäßigen Audits und Qualitätskontrollprüfungen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig, konsistent und den Data-Governance-Standards und -Vorschriften entsprechen.

Durch eine gründliche Datenbereinigung können Gesundheitsdienstleister und Forscher die Qualität und Zuverlässigkeit der von ihnen verwendeten klinischen Daten verbessern, was letztendlich zu einer besseren Entscheidungsfindung, einer verbesserten Patientenversorgung und verbesserten Forschungsergebnissen führt.