结构化数据捕获与临床文档

临床文档是对患者护理中观察、决策和执行内容的记录。在电子健康记录（EHR）中，这些文档可以以自由叙述文本的形式捕获，也可以通过模板、下拉菜单和受控词汇表以结构化、编码数据的形式输入。叙述丰富性与结构化可计算性之间的平衡是临床信息记录和后续重用中的核心矛盾。

Definition

结构化数据捕获是指使用受控术语，以预定义、编码、可计算的字段记录临床信息，这与非结构化叙述文档不同；临床文档涵盖两者，作为患者护理的记录。

Scope

本主题涵盖了临床观察转化为记录数据的方法——叙述性笔记、结构化模板和编码术语——以及这些方法对数据质量、重用和文档负担的影响。它将文档作为数据捕获问题进行参考性处理，而非针对任何临床目的如何撰写笔记的建议。

Core questions

• 临床信息何时应捕获为结构化数据而非叙述文本？
• 受控术语和代码集如何使文档可计算？
• 如何评估已记录的电子健康记录（EHR）数据质量以供重用？
• 哪些文档实践会威胁数据准确性，例如复制粘贴和过度使用模板？

Key concepts

• 结构化与非结构化文档
• 受控术语和代码集（例如，ICD-10-CM/PCS）
• 模板和结构化数据输入
• 数据质量维度（完整性、正确性、合理性）
• 电子健康记录（EHR）数据的二次使用和重用
• 复制粘贴和笔记冗余
• 文档负担

Mechanisms

将临床观察捕获为结构化、编码数据——使用ICD-10-CM和ICD-10-PCS等术语和分类系统——使得信息可用于计费、决策支持、质量测量和研究（Steindel, 2010）。自由文本叙述保留了细微之处，输入速度更快，但如果没有自然语言处理，则难以聚合。数据捕获方式直接影响其在完整性、正确性和合理性等维度上的质量，这些维度决定了数据可以多安全地用于研究和分析（Weiskopf & Weng, 2013）。旨在加快输入的文档工具，如模板和复制粘贴，也可能降低质量，并导致结构化输入工作流程中出现的意外后果（Campbell et al., 2006）。

Clinical relevance

临床信息如何被记录决定了后续可以检索、交换和分析的内容，这使得文档方法成为理解电子健康记录（EHR）数据可靠性的核心。本条目将文档视为数据捕获和数据质量问题；它并非关于临床笔记撰写或报销编码的指导。

Evidence & guidelines

方法学综述描绘了电子健康记录（EHR）数据质量的维度和评估方法，表明数据重用适用性取决于数据捕获方式（Weiskopf & Weng, 2013）。对ICD-10-CM/PCS等代码集的描述性概述解释了编码文档如何标准化（Steindel, 2010）。这些来源描述了该领域，而非规定临床实践。

History

临床记录一直结合了叙述和结构化元素，但电子系统显著增加了模板和编码字段的使用，以支持计费、报告和决策支持。向基于ICD-10的代码集过渡以及二次使用的增长，使得人们持续关注文档数据质量以及捕获速度与数据保真度之间的权衡（Steindel, 2010; Weiskopf & Weng, 2013）。

Debates

结构化输入是改善还是降低了文档质量？

结构化模板使数据可计算，但可能碎片化临床叙述，并且当与复制粘贴结合使用时，会引入不准确性和笔记冗余；结构与叙述之间的正确平衡尚未解决。

Key figures

• Nicole Weiskopf
• Chunhua Weng
• Steven Steindel
• Emily Campbell
• Dean Sittig

Seminal works

• weiskopf-2013
• steindel-2010

Frequently asked questions

为什么要在结构化、编码字段中捕获临床数据？

编码的结构化数据可以被计算机聚合和处理，支持决策支持、质量测量、计费和研究，这是自由叙述文本在没有额外处理的情况下无法实现的。

什么是笔记冗余？

笔记冗余指的是临床笔记变得冗长和重复，通常是通过复制粘贴先前内容造成的，这可能掩盖新的和相关信息，并降低文档的可靠性。