Gouvernance des données de santé et qualité des données

La gouvernance des données de santé est l'ensemble des politiques, des rôles et des responsabilités qui déterminent qui peut accéder aux données de santé, à quelles fins et sous quels contrôles ; la qualité des données est le degré auquel ces données sont adaptées à l'usage prévu. Ensemble, elles déterminent si les analyses construites à partir de données de santé collectées de manière routinière peuvent être fiables.

Definition

La gouvernance des données de santé est le cadre de responsabilité, de politique et de contrôle de la gestion et de l'utilisation des données de santé, tandis que l'évaluation de la qualité des données est l'évaluation systématique de la mesure dans laquelle ces données sont suffisamment complètes, exactes et plausibles pour un objectif analytique donné.

Scope

Ce sujet couvre les structures de gestion qui régissent les données de santé ainsi que les dimensions et les méthodes utilisées pour évaluer leur qualité, y compris l'exhaustivité, l'exactitude et la plausibilité. Il aborde les raisons pour lesquelles l'utilisation secondaire des données cliniques nécessite une gouvernance explicite et une évaluation de la qualité. Il s'agit d'un traitement de référence des méthodes et des principes, et non d'un conseil juridique, réglementaire ou de conformité pour quelque juridiction que ce soit.

Key concepts

• Gestion des données et responsabilité
• Dimensions de la qualité des données (exhaustivité, exactitude, plausibilité)
• Adéquation à l'utilisation
• Utilisation secondaire des données cliniques
• Terminologie harmonisée de la qualité des données
• Principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables, réutilisables)
• Provenance et lignage des données
• Contrôle d'accès et accords d'utilisation des données

Mechanisms

Étant donné que les données cliniques et administratives sont collectées à des fins de soins et de facturation plutôt qu'à des fins de recherche, leur réutilisation nécessite à la fois une gouvernance et un contrôle qualité. La gouvernance attribue la gestion : des rôles définis décident de l'accès, des utilisations permises et des garanties, et documentent les accords d'utilisation des données. L'évaluation de la qualité évalue ensuite les données par rapport aux dimensions pertinentes pour la tâche. Des revues de la qualité des données des dossiers de santé électroniques ont organisé celles-ci en dimensions récurrentes telles que l'exhaustivité, l'exactitude, la concordance, la plausibilité et l'actualité, et des travaux d'harmonisation ultérieurs ont proposé une terminologie partagée afin que les institutions décrivent la qualité de manière cohérente. Les principes de gestion (stewardship) tels que FAIR soulignent que les données doivent être trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables, ce qui complète l'évaluation de la qualité en abordant la manière dont les données sont organisées et partagées.

Clinical relevance

La gouvernance et la qualité déterminent si les preuves dérivées des données collectées de manière routinière sont fiables ; une mauvaise qualité des données peut biaiser les modèles de prédiction des risques et les mesures de qualité qui influencent les décisions de soins, comme l'ont noté des revues systématiques de la modélisation prédictive. La compréhension de ces méthodes aide les utilisateurs à évaluer la fiabilité des résultats dérivés des données. Ce sujet décrit les principes de gestion (stewardship) et d'évaluation et ne constitue pas une orientation réglementaire, de confidentialité ou de conformité.

History

À mesure que l'utilisation secondaire des données cliniques s'est développée, le domaine a reconnu que des données non contrôlées et non évaluées pouvaient induire en erreur. Au cours des années 2010, des revues systématiques ont catalogué les dimensions de la qualité des données des dossiers de santé électroniques, des efforts d'harmonisation ont proposé une terminologie et des cadres partagés pour évaluer l'adéquation à l'utilisation, et les principes FAIR ont articulé des attentes plus larges en matière de gestion (stewardship) pour les données de recherche. Ces développements ont établi la gouvernance et la qualité comme des prérequis pour des analyses de santé crédibles.

Debates

La qualité des données est-elle une propriété intrinsèque ou relative à l'utilisation ?

Une tension récurrente est de savoir si la qualité des données peut être jugée de manière absolue ou uniquement par rapport à un objectif analytique spécifique ; la vision dominante considère la qualité comme une adéquation à l'utilisation, ce qui signifie que des données adéquates pour une analyse peuvent être inadéquates pour une autre, ce qui complique les normes de qualité universelles.

Key figures

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

Seminal works

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

Frequently asked questions

Quelles sont les dimensions courantes de la qualité des données de santé ?

Les revues de la qualité des données des dossiers de santé électroniques décrivent généralement des dimensions telles que l'exhaustivité, l'exactitude, la concordance, la plausibilité et l'actualité. Les dimensions pertinentes dépendent de l'utilisation analytique prévue des données.

En quoi la gouvernance des données diffère-t-elle de la qualité des données ?

La gouvernance concerne l'autorité et la responsabilité : qui contrôle les données et comment leur utilisation est permise et sécurisée. La qualité des données concerne l'adéquation des données à l'utilisation. Une bonne gouvernance crée les conditions dans lesquelles la qualité peut être maintenue et évaluée.