¿Qué es la limpieza de datos en la gestión clínica?

La limpieza de datos en la gestión clínica se refiere al proceso de identificar y corregir datos inexactos, incompletos o inconsistentes en registros médicos electrónicos (EHR) y otras fuentes de datos clínicos. Este proceso implica varios pasos para garantizar la precisión, integridad y coherencia de los datos utilizados para la toma de decisiones clínicas, la investigación, la presentación de informes y la mejora de la calidad.

Los pasos clave involucrados en la limpieza de datos incluyen:

1. Datos de Identificación:

- El primer paso es identificar las fuentes de datos que necesitan limpieza. Esto puede incluir registros de pacientes, resultados de laboratorio, listas de medicamentos, procedimientos, signos vitales y más.

2. Recopilación de datos:

- Una vez identificadas las fuentes de datos, se recopilan y organizan los datos. Esto puede implicar extraer datos de varios sistemas, como EHR, sistemas de información de laboratorio y sistemas de facturación, e integrarlos en un repositorio central.

3. Estandarización de datos:

- La estandarización de datos implica garantizar que los elementos de los datos sean consistentes y sigan un formato común. Esto incluye estandarizar formatos de fecha, unidades de medida, códigos (por ejemplo, códigos ICD-10 para diagnósticos) y terminologías.

4. Validación de datos:

- La validación de datos es el proceso de verificar la exactitud e integridad de los datos. Esto implica comprobar si hay errores, como valores faltantes, valores atípicos, entradas duplicadas o formatos incorrectos. Las técnicas de validación de datos pueden incluir comprobaciones de rango de datos, comprobaciones de tipos de datos y comprobaciones de coherencia entre diferentes fuentes de datos.

5. Imputación de datos:

- La imputación de datos es el proceso de estimar o completar los valores faltantes en los datos. Esto implica el uso de métodos estadísticos, como la imputación de la media, la mediana o la moda, para estimar los valores faltantes en función de los datos disponibles.

6. Transformación de datos:

- La transformación de datos implica modificar o convertir datos para hacerlos más adecuados para el análisis o la presentación de informes. Esto puede incluir agregar datos, calcular estadísticas resumidas o crear variables derivadas.

7. Auditoría de datos y control de calidad:

- Los procesos de limpieza de datos están sujetos a auditorías periódicas y controles de calidad para garantizar que los datos sean precisos, completos, consistentes y cumplan con los estándares y regulaciones de gobernanza de datos.

Al realizar una limpieza exhaustiva de los datos, los proveedores de atención médica y los investigadores pueden mejorar la calidad y confiabilidad de los datos clínicos que utilizan, lo que en última instancia conduce a una mejor toma de decisiones, una mejor atención al paciente y mejores resultados de la investigación.