数据质量评估在区域医疗信息化中的应用与分析

区域医疗中数据质量是阻碍区域医疗卫生信息共享的重要瓶颈之一。申康建立数据质量评估体系,对区域医疗共享信息进行分析和评估。促进区域医疗信息的准确性和完整性。提升医疗服务质量。     

教师教学质量评估结果分析

教学质量评估工作是高校管理部门施行质量监控、保障教学过程正常运行的主要手段。通过评估 ,有利于及时发现问题、解决问题。跟进建设是评估的初衷 ,而评估指标的科学性则是保证评估结果准确、评估工作有效的前提。本文通过SPSS软件 ,对教学质量评估指标的信度与效度作了分析 ,并结合 85名教师的课堂教学质量评估结果与年龄、职称因素的相关研究 ,探讨了对教师教学质量影响较大的几个因素 ,为进一步优化指标体系 ,确保评估操作易行、结果客观提出了依据     

临床护理质量评估指标体系研究

护理质量是医院医疗质量的重要组成部分,要想全面提高医院的医疗质量,狠抓护理质量的提高是重要措施之一.根据管理学基本原理,在目标管理中建立一个客观、科学、实用的评估指标体系用于对各科室、各病区乃至全院的护理工作进行评估并及时反馈,起到护理质量的调控作用,使护理管理更趋于科学化、系统化、量化管理.为此,我们进行了“建立临床护理质量评估指标体系”的课题研究.以现代护理管理的原理、原则为依据,从护理管理工作实际需要出发,首先研究确立了评估指标体系的雏形,经在护理质量评估的实践应用,对指标进行筛选、修改、完善,最终形成了可供临床护理质量评估的指标体系.     

深圳市公共卫生机构服务质量整体评估的概念性框架

提升服务质量是公共卫生机构有效履行其基本职能的重要保障.该文以Donabedian 的卫生评价模型为基础,结合质量评价的相关理论,提出了公共卫生服务质量评估的内涵和概念性框架,从结构、服务过程和结果几个方面对公共卫生系统和机构进行测评,并具体探讨了概念性框架下的相关维度与指标设计思路,为公共卫生服务质量评估与指标体系设计提供了科学依据和可操作性方法,对公共卫生体系建设、服务质量改善等具有一定的参考价值.同时,也提出了进行质量评估面临的困难和挑战.     

临床科研共享系统质量控制体系升级

以临床科研共享系统升级过程中建立的研究平台为基础,进行科研数据结构优化,分析原有数据质量的问题,对原有存储方式进行优化,建立新的数据质量控制体系,使临床科研共享系统与医疗大数据时代、精准医疗的未来发展方向接驳。     

临床检验质量控制指标的现状分析

临床检验质量指标可以识别、检测并且纠正实验室服务中的问题。本文通过文献查询的方式摘要了与实验室试验相关的质量指标的信息,旨在识别和评估实验室检验过程与美国医学研究院卫生保健区域及质量测量评估标准之间的差距。除了来自临床指南中与疾病相关的指标外,所摘要的质量指标不能满足最低的评价标准。因此,需要建立一套具有科学性,并能用标准化数据完成的临床检验质量控制指标。     

教师工作质量评估系统的研究

为了促进教学质量，根据中专学校管理规范和韶关卫校工作实际，制定了一套教师工作质量评估指标。并由学生、同行和领导分别评估；评估数据用模糊综合判断进行定量化分析，采用FoxPro50编制相应软件和界面，进行输入、统计和打印，可以提高工作效率，简化评估方式，评估结果有助于反馈教学状况，促进教学质量，加强教学管理，改进薄弱环节。     

医院管理指标数据质量监测体系建设与实践

目的:医院管理指标数据用于医院管理决策的各个领域,指标数据的质量监控是管理决策有效性的基础。方法:构建了一套数据质量监测体系、评价标准和评价方法,定量地呈现指标数据的质量得分和排名。结果:基于某大型三甲公立医院2016年1月至2019年3月的42个核心指标,得到指标数据的质量排名。通过对最后三位指标的核查,发现数据工作流中的潜在问题和数据质量规则的潜在优化点,指导数据质量工作的开展。结论:通过构建数据质量的监测体系和标准来实现指标的质量管理是可行的,质量评价结果可作为数据核查工作的航标。     

教学(实习)医院临床实习质量评估原则初探

随着医学科学的不断发展 ,临床医学教育的研究越来越受到医学界的重视 ,临床医学教学在今后的医学教育中的重要性也愈加突出。临床实习做为临床医学教育的一个重要组成部分 ,质量优劣直接影响着临床医学教育的发展 ,因此加强教学(实习 )医院建设 ,提高临床实习质量是医学院校以及教学 (实习 )医院面临的紧迫任务。医学院校和医院应从实际出发 ,加强实习管理 ,研究评估原则 ,建立指标体系 ,对临床实习质量进行评估 ,以此来规范临床实习 ,提高实习质量。临床实习质量评估应根据实习医院的工作实际 ,结合临床实习工作的特点 ,逐步建立和完善评…     

谈整体护理质量评估指标的导向性

随着社会的发展和现代医学模式的转变,社会对医疗和护理的需求逐步提高,以病人为中心的整体护理模式取代了功能型护理模式。整体护理注重的是护理质量,倡导的是健康教育和心理护理。整体护理的实施,必须有质量评估指标来体现其与功能制护理模式的不同,在质量评估过程中,通过科学地设立评估指标体系及各种指标的内涵和标准,使评估有重点、有目的、有组织的进行,并对获得的信息进行科学的分析与综合。整体护理的核心是以病人为中心,护士应用护理程序为病人实施全身心护理,护理质量的评估要围绕这个中心拟定评估标准,并在实施中不断完善,从根本…     

Quality assessment of real-world data repositories across the data life cycle: A literature review

ObjectiveData quality (DQ) must be consistently defined in context. The attributes, metadata, and context of longitudinal real-world data (RWD) have not been formalized for quality improvement across the data production and curation life cycle. We sought to complete a literature review on DQ assessment frameworks, indicators and tools for research, public health, service, and quality improvement across the data life cycle.Materials and MethodsThe review followed PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. Databases from health, physical and social sciences were used: Cinahl, Embase, Scopus, ProQuest, Emcare, PsycINFO, Compendex, and Inspec. Embase was used instead of PubMed (an interface to search MEDLINE) because it includes all MeSH (Medical Subject Headings) terms used and journals in MEDLINE as well as additional unique journals and conference abstracts. A combined data life cycle and quality framework guided the search of published and gray literature for DQ frameworks, indicators, and tools. At least 2 authors independently identified articles for inclusion and extracted and categorized DQ concepts and constructs. All authors discussed findings iteratively until consensus was reached.ResultsThe 120 included articles yielded concepts related to contextual (data source, custodian, and user) and technical (interoperability) factors across the data life cycle. Contextual DQ subcategories included relevance, usability, accessibility, timeliness, and trust. Well-tested computable DQ indicators and assessment tools were also found.ConclusionsA DQ assessment framework that covers intrinsic, technical, and contextual categories across the data life cycle enables assessment and management of RWD repositories to ensure fitness for purpose. Balancing security, privacy, and FAIR principles requires trust and reciprocity, transparent governance, and organizational cultures that value good documentation.     

Assessing the practice of data quality evaluation in a national clinical data research network through a systematic scoping review in the era of real-world data

ObjectiveTo synthesize data quality (DQ) dimensions and assessment methods of real-world data, especially electronic health records, through a systematic scoping review and to assess the practice of DQ assessment in the national Patient-centered Clinical Research Network (PCORnet).Materials and MethodsWe started with 3 widely cited DQ literature—2 reviews from Chan et al (2010) and Weiskopf et al (2013a) and 1 DQ framework from Kahn et al (2016)—and expanded our review systematically to cover relevant articles published up to February 2020. We extracted DQ dimensions and assessment methods from these studies, mapped their relationships, and organized a synthesized summarization of existing DQ dimensions and assessment methods. We reviewed the data checks employed by the PCORnet and mapped them to the synthesized DQ dimensions and methods.ResultsWe analyzed a total of 3 reviews, 20 DQ frameworks, and 226 DQ studies and extracted 14 DQ dimensions and 10 assessment methods. We found that completeness, concordance, and correctness/accuracy were commonly assessed. Element presence, validity check, and conformance were commonly used DQ assessment methods and were the main focuses of the PCORnet data checks.DiscussionDefinitions of DQ dimensions and methods were not consistent in the literature, and the DQ assessment practice was not evenly distributed (eg, usability and ease-of-use were rarely discussed). Challenges in DQ assessments, given the complex and heterogeneous nature of real-world data, exist.ConclusionThe practice of DQ assessment is still limited in scope. Future work is warranted to generate understandable, executable, and reusable DQ measures.     

深圳市智慧医疗监管系统设计与实现

目的:通过深圳市智慧医疗监管系统建设,对医疗质量监管的指标变化情况进行多维度数据分析。方法:设计和构建深圳市智慧医疗监管系统,开展全市医疗质量监测与评价,持续改进医疗质量管理。结果:帮助卫健委各层级人员全面了解,并掌握所关注的临床医疗质量指标的动态变化,实现对临床医疗质量与安全情况的全方位监管。结论:医疗质量指标数据与变化趋势能够帮助医院对医疗质量情况进行及时跟进和动态调整,提升全市的医疗质量管理水平。     

质量风险管理在制药业的应用

新版GMP提出了质量风险管理的理念,质量风险管理是以药品的风险评价为核心,依据评估结果采取适宜的策略控制药品风险,对药品整个生命周期质量风险进行评估、控制、沟通和审核的系统化过程.只有在整个产品生命周期中保持质量的稳定,才能确保产品的重要质量指标在产品生命周期的各阶段均保持与其在临床研究阶段一致.通过前瞻意义上的辨识与控制在研发与制造过程中的潜在质量问题,有效的质量管理能进一步给患者提供高质量的药物产品质量的保证.作为药品生产企业,如何适应法规的新变化,如何基于风险进行药品生产与质量控制,将是一个新的课题.     

实施大学生综合素质渐进性评估的思考

综合素质评估是目前我国许多高校采用的对大学生素质进行综合考核的方式之一,客观上为各类评奖评优、人才选拔以及用人单位因材施用提供了依据。但由于大多使用静态、横向评估的方法,即评估学生个体相对于学生群体的优劣程度,难以体现素质评估的反馈和预测功能。因此,转变观念,实施大学生综合素质渐进性评估非常必要。现阶段,可以借鉴企业管理中分析领导团队进步效度的相关理念和方法,应用数据包络分析来进行评估,以排除因不同学生客观基础条件差异造成的影响。这对于真实反映每个学生的有效进步程度,引导学生正确检验、评估和认识自己,实现综合素质持续发展具有重要意义。     

上海市综合门诊部医疗质量评估指标体系的研究

通过文献评阅、小型医疗机构典型调查、专家咨询法,从基础质量、环节质量和终末质量3个维度研究设计了综合门诊部医疗质量评估指标体系。评价内容涉及人员资质、医务管理、门诊临床诊疗质量与药品安全、诊疗服务、护理质量、医技质量、院内感染控制、医疗事故与投诉、病人满意度。     

基于大数据技术的临床数据中心与智能分析应用平台构建

为了解决医院临床数据应用问题,引入大数据存储与处理技术,通过整合不同临床系统的数据,建立临床数据中心,探索以临床运营指标、临床质量指标、科研分析指标等为主要方向的临床智能应用,实践表明这种方法有助于提升临床系统服务于临床数据应用的能力。     

基于循证的临床医师绩效评估关键指标筛选研究

随着医师在医院核心竞争力中的作用越来越显著,近年来有关综合性医院临床医师绩效评估的研究越来越多,各种评价体系各有侧重,但至今却极少有应用循证方法对其进行归纳总结的。本文应用文献荟萃分析的方法,通过对2217篇文献筛选后的825篇国内外相关研究进行分析后发现,基本素质、医疗工作和拓展指标是当前共识度最高的3个评估范畴,并可以进一步衍生3级指标。如医疗工作中工作数量和质量文献提及比例最高,分别为99.39%和97.33%,其中工作数量中提及率前3的依次为门诊次数、手术次数和检查治疗数。同时本文借鉴国外经验提示,在确定关键指标后,医师的绩效评价体系需要动态结合病人和同行的反馈评估,不断修正,才能趋于完善。