臨床管理におけるデータクリーニングとは何ですか？
データクリーニングに伴う重要な手順には次のものがあります。
1。データ識別：
- 最初のステップは、クリーニングが必要なデータソースを識別することです。これには、患者の記録、実験室の結果、投薬リスト、手順、バイタルサインなどが含まれる場合があります。
2。データ収集：
- データソースが特定されると、データが収集され、編成されます。これには、EHR、実験室情報システム、請求システムなどのさまざまなシステムからデータを抽出し、それらを中央リポジトリに統合することが含まれます。
3。データ標準化：
- データ標準化には、データ要素が一貫していることを確認し、共通の形式に従うことが含まれます。これには、標準化の日付形式、測定単位、コード（診断用のICD-10コードなど）、および用語が含まれます。
4。データ検証：
- データ検証とは、データの精度と整合性を検証するプロセスです。これには、欠損値、外れ値、重複エントリ、または誤った形式などのエラーをチェックすることが含まれます。データ検証手法には、データ範囲のチェック、データ型チェック、および異なるデータソース間の一貫性チェックを含めることができます。
5。データ代入：
- データ代入は、データの欠損値を推定または埋めるプロセスです。これには、平均、中央値、またはモード代入などの統計的方法を使用して、利用可能なデータに基づいて欠損値を推定することが含まれます。
6。データ変換：
- データ変換には、データの変更または変換を行い、分析やレポートに適しています。これには、データの集約、要約統計の計算、または派生変数の作成が含まれます。
7。データ監査と品質管理：
- データクリーニングプロセスは、データが正確で、完全で、一貫性があり、データガバナンスの基準と規制に準拠していることを確認するために、定期的な監査と品質管理チェックの対象となります。
徹底的なデータクリーニングを実行することで、医療提供者と研究者は、使用する臨床データの品質と信頼性を向上させることができ、最終的には意思決定の改善、患者ケアの改善、および研究結果の強化につながります。