स्वास्थ्य डेटा शासन और डेटा गुणवत्ता

स्वास्थ्य डेटा शासन नीतियों, भूमिकाओं और जवाबदेहियों का एक समूह है जो यह निर्धारित करता है कि स्वास्थ्य डेटा तक कौन, किन उद्देश्यों के लिए और किन नियंत्रणों के तहत पहुँच सकता है; डेटा गुणवत्ता वह डिग्री है जिस तक वह डेटा अपने इच्छित उपयोग के लिए उपयुक्त है। ये दोनों मिलकर यह तय करते हैं कि नियमित रूप से एकत्र किए गए स्वास्थ्य डेटा पर निर्मित विश्लेषणों पर भरोसा किया जा सकता है या नहीं।

Definition

स्वास्थ्य डेटा शासन स्वास्थ्य डेटा के प्रबंधन और उपयोग पर जवाबदेही, नीति और नियंत्रण का ढाँचा है, जबकि डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन यह व्यवस्थित मूल्यांकन है कि क्या वह डेटा किसी दिए गए विश्लेषणात्मक उद्देश्य के लिए पर्याप्त रूप से पूर्ण, सही और संभाव्य है।

Scope

यह विषय स्वास्थ्य डेटा को नियंत्रित करने वाली प्रबंधन संरचनाओं और उनकी गुणवत्ता का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले आयामों और विधियों को शामिल करता है, जिसमें पूर्णता, शुद्धता और संभाव्यता शामिल है। यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि नैदानिक डेटा के द्वितीयक उपयोग के लिए स्पष्ट शासन और गुणवत्ता मूल्यांकन की आवश्यकता क्यों होती है। यह विधियों और सिद्धांतों का एक संदर्भ उपचार है, किसी भी क्षेत्राधिकार के लिए कानूनी, नियामक या अनुपालन सलाह नहीं।

Key concepts

• डेटा प्रबंधन और जवाबदेही
• डेटा गुणवत्ता आयाम (पूर्णता, शुद्धता, संभाव्यता)
• उपयोग के लिए उपयुक्तता
• नैदानिक डेटा का द्वितीयक उपयोग
• सामंजस्यपूर्ण डेटा गुणवत्ता शब्दावली
• FAIR सिद्धांत (खोजने योग्य, सुलभ, इंटरऑपरेबल, पुन: प्रयोज्य)
• उत्पत्ति और डेटा वंशावली
• पहुँच नियंत्रण और डेटा-उपयोग समझौते

Mechanisms

चूंकि नैदानिक और प्रशासनिक डेटा देखभाल और बिलिंग के लिए एकत्र किए जाते हैं न कि अनुसंधान के लिए, उनके पुन: उपयोग के लिए शासन और गुणवत्ता नियंत्रण दोनों की आवश्यकता होती है। शासन प्रबंधन सौंपता है: परिभाषित भूमिकाएँ पहुँच, अनुमेय उपयोग और सुरक्षा उपायों का निर्णय करती हैं, और डेटा-उपयोग समझौतों का दस्तावेजीकरण करती हैं। गुणवत्ता मूल्यांकन तब कार्य-प्रासंगिक आयामों के विरुद्ध डेटा का मूल्यांकन करता है। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा गुणवत्ता की समीक्षाओं ने इन्हें पूर्णता, शुद्धता, अनुरूपता, संभाव्यता और मुद्रा जैसी आवर्ती आयामों में व्यवस्थित किया है, और बाद में सामंजस्य कार्य ने एक साझा शब्दावली का प्रस्ताव दिया ताकि संस्थान गुणवत्ता का लगातार वर्णन कर सकें। FAIR जैसे प्रबंधन सिद्धांत इस बात पर जोर देते हैं कि डेटा खोजने योग्य, सुलभ, इंटरऑपरेबल और पुन: प्रयोज्य होना चाहिए, जो डेटा को कैसे व्यवस्थित और साझा किया जाता है, इसे संबोधित करके गुणवत्ता मूल्यांकन का पूरक है।

Clinical relevance

शासन और गुणवत्ता यह निर्धारित करते हैं कि नियमित रूप से एकत्र किए गए डेटा से प्राप्त साक्ष्य विश्वसनीय हैं या नहीं; खराब डेटा गुणवत्ता जोखिम-पूर्वानुमान मॉडल और गुणवत्ता उपायों को पक्षपाती कर सकती है जो देखभाल निर्णयों को प्रभावित करते हैं, जैसा कि पूर्वानुमान मॉडलिंग की व्यवस्थित समीक्षाओं ने नोट किया है। इन विधियों को समझना उपयोगकर्ताओं को डेटा-व्युत्पन्न निष्कर्षों की विश्वसनीयता का आकलन करने में मदद करता है। यह विषय प्रबंधन और मूल्यांकन के सिद्धांतों का वर्णन करता है और नियामक, गोपनीयता या अनुपालन मार्गदर्शन का गठन नहीं करता है।

History

जैसे-जैसे नैदानिक डेटा का द्वितीयक उपयोग बढ़ा, क्षेत्र ने महसूस किया कि अनियंत्रित, अप्रत्याशित डेटा गुमराह कर सकता है। 2010 के दशक के दौरान, व्यवस्थित समीक्षाओं ने इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा गुणवत्ता के आयामों को सूचीबद्ध किया, सामंजस्य प्रयासों ने उपयोग के लिए उपयुक्तता का आकलन करने के लिए साझा शब्दावली और ढाँचे का प्रस्ताव दिया, और FAIR सिद्धांतों ने अनुसंधान डेटा के लिए व्यापक प्रबंधन अपेक्षाओं को स्पष्ट किया। इन विकासों ने विश्वसनीय स्वास्थ्य विश्लेषण के लिए शासन और गुणवत्ता को पूर्वापेक्षाएँ स्थापित किया।

Debates

क्या डेटा गुणवत्ता एक आंतरिक गुण है या उपयोग के सापेक्ष है?

एक आवर्ती तनाव यह है कि क्या डेटा गुणवत्ता को पूर्ण रूप से या केवल एक विशिष्ट विश्लेषणात्मक उद्देश्य के विरुद्ध आंका जा सकता है; प्रचलित दृष्टिकोण गुणवत्ता को उपयोग के लिए उपयुक्तता के रूप में देखता है, जिसका अर्थ है कि एक विश्लेषण के लिए पर्याप्त डेटा दूसरे के लिए अपर्याप्त हो सकता है, जो सार्वभौमिक गुणवत्ता मानकों को जटिल बनाता है।

Key figures

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

Seminal works

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

Frequently asked questions

स्वास्थ्य डेटा गुणवत्ता के सामान्य आयाम क्या हैं?

इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा गुणवत्ता की समीक्षाएँ आमतौर पर पूर्णता, शुद्धता या सटीकता, अनुरूपता, संभाव्यता और मुद्रा जैसे आयामों का वर्णन करती हैं। प्रासंगिक आयाम डेटा के इच्छित विश्लेषणात्मक उपयोग पर निर्भर करते हैं।

डेटा शासन डेटा गुणवत्ता से कैसे भिन्न है?

शासन अधिकार और जवाबदेही के बारे में है: डेटा को कौन नियंत्रित करता है और इसके उपयोग की अनुमति और सुरक्षा कैसे की जाती है। डेटा गुणवत्ता डेटा के उपयोग के लिए उपयुक्तता के बारे में है। अच्छा शासन ऐसी स्थितियाँ बनाता है जिनके तहत गुणवत्ता को बनाए रखा और मूल्यांकित किया जा सकता है।