Gobernanza de Datos de Salud y Calidad de Datos

La gobernanza de datos de salud es el conjunto de políticas, roles y responsabilidades que determinan quién puede acceder a los datos de salud, para qué propósitos y bajo qué controles; la calidad de los datos es el grado en que dichos datos son adecuados para su uso previsto. Juntos, deciden si los análisis construidos sobre datos de salud recopilados de forma rutinaria pueden ser fiables.

Definition

La gobernanza de datos de salud es el marco de responsabilidad, política y control sobre la gestión y el uso de los datos de salud, mientras que la evaluación de la calidad de los datos es la evaluación sistemática de si dichos datos son lo suficientemente completos, correctos y plausibles para un propósito analítico determinado.

Scope

Este tema abarca las estructuras de administración que rigen los datos de salud y las dimensiones y métodos utilizados para evaluar su calidad, incluyendo la completitud, la corrección y la plausibilidad. Aborda por qué el uso secundario de datos clínicos requiere una gobernanza explícita y una evaluación de la calidad. Es un tratamiento de referencia de métodos y principios, no un asesoramiento legal, regulatorio o de cumplimiento para ninguna jurisdicción.

Key concepts

• Administración de datos y rendición de cuentas
• Dimensiones de la calidad de los datos (completitud, corrección, plausibilidad)
• Idoneidad para el uso
• Uso secundario de datos clínicos
• Terminología armonizada de la calidad de los datos
• Principios FAIR (localizables, accesibles, interoperables, reutilizables)
• Procedencia y linaje de datos
• Control de acceso y acuerdos de uso de datos

Mechanisms

Dado que los datos clínicos y administrativos se recopilan para la atención y la facturación en lugar de para la investigación, su reutilización requiere tanto gobernanza como control de calidad. La gobernanza asigna la administración: roles definidos deciden el acceso, los usos permitidos y las salvaguardas, y documentan los acuerdos de uso de datos. La evaluación de la calidad luego evalúa los datos según dimensiones relevantes para la tarea. Las revisiones de la calidad de los datos de los registros de salud electrónicos han organizado estas en dimensiones recurrentes como la completitud, la corrección, la concordancia, la plausibilidad y la actualidad, y trabajos posteriores de armonización propusieron una terminología compartida para que las instituciones describan la calidad de manera consistente. Los principios de administración como FAIR enfatizan que los datos deben ser localizables (findable), accesibles (accessible), interoperables (interoperable) y reutilizables (reusable), lo que complementa la evaluación de la calidad al abordar cómo se organizan y comparten los datos.

Clinical relevance

La gobernanza y la calidad determinan si la evidencia derivada de datos recopilados de forma rutinaria es fiable; una mala calidad de los datos puede sesgar los modelos de predicción de riesgos y las medidas de calidad que influyen en las decisiones de atención, como han señalado las revisiones sistemáticas de modelado predictivo. Comprender estos métodos ayuda a los usuarios a evaluar la fiabilidad de los hallazgos derivados de los datos. Este tema describe principios de administración y evaluación y no constituye una guía regulatoria, de privacidad o de cumplimiento.

History

A medida que crecía el uso secundario de datos clínicos, el campo reconoció que los datos no controlados y no evaluados podían inducir a error. Durante la década de 2010, las revisiones sistemáticas catalogaron las dimensiones de la calidad de los datos de los registros de salud electrónicos, los esfuerzos de armonización propusieron terminología y marcos compartidos para evaluar la idoneidad para el uso, y los principios FAIR articularon expectativas de administración más amplias para los datos de investigación. Estos desarrollos establecieron la gobernanza y la calidad como requisitos previos para un análisis de salud creíble.

Debates

¿Es la calidad de los datos una propiedad intrínseca o relativa al uso?

Una tensión recurrente es si la calidad de los datos puede juzgarse de forma absoluta o solo en relación con un propósito analítico específico; la visión predominante enmarca la calidad como idoneidad para el uso, lo que significa que los datos adecuados para un análisis pueden ser inadecuados para otro, lo que complica los estándares de calidad universales.

Key figures

• Nicole Weiskopf
• Chunhua Weng
• Michael Kahn
• Mark Wilkinson

Seminal works

• weiskopf-weng-2013
• kahn-2016
• wilkinson-2016

Frequently asked questions

¿Cuáles son las dimensiones comunes de la calidad de los datos de salud?

Las revisiones de la calidad de los datos de los registros de salud electrónicos suelen describir dimensiones como la completitud, la corrección o exactitud, la concordancia, la plausibilidad y la actualidad. Las dimensiones relevantes dependen del uso analítico previsto de los datos.

¿En qué se diferencia la gobernanza de datos de la calidad de los datos?

La gobernanza se refiere a la autoridad y la rendición de cuentas: quién controla los datos y cómo se permite y salvaguarda su uso. La calidad de los datos se refiere a la idoneidad de los datos para su uso. Una buena gobernanza crea las condiciones bajo las cuales la calidad puede mantenerse y evaluarse.