六大提高护理大数据质量的方法

中卫护研院资讯小组

孙美平

北京大学

   每天在世界各地的不同医院、不同科室、不同护理单元中的每位护士，都在做着一件事，将每位患者的信息记录在电子病历等系统中。如此海量信息汇集起来就组成了巨大的数据资源，这些数据可以被研究者共享、对比分析，通过数据分析结果筛选出更多更好的内容来提高护士的工作效率或质量。这些可分析数据对医院、护理工作者来说是一笔的财富，对提高护理质量有极大帮助。而数据能够被研究者开发应用有一个前提——需要有高质量、标准化的数据记录来源！毋庸置疑，这个来源就是每一位在工作岗位上的护士，他们每天的工作就是大数据产生、开发、利用的开端。每一位辛勤的护士都可以为护理大数据质量贡献自己的一份力量的。下面简单介绍有6种方法来提高大数据质量，以为更好的提高护士的护理质量！

1.使用标准化量表。

应根据事实为依据，选择在实践工作中已成熟的标准化记录方式，如一些量表的使用。电子病历的记录应能反应特定病人的护理标准。例如，如果Braden量表一直作为评估压疮风险的标准，并在实际工作中其价值得以肯定，那么应该在整个市场（医疗行业）上都以使用Braden量表并作为标准，并且保留其完整数据。要注意的是，在数据记录上，不能仅仅只得到一个分值，这样难以有共享和对比的价值的，因为一个分数并没有任何实际意义。过去许多年，由于使用了太多不同的方式进行记录，导致各医院压疮评估的结果很复杂且难以被利用。

2.使用标准术语

  对同样的事情，护士们会有不同的方式来阐述，这样就会很难比较随着时间或者经过某一干预治疗后病人病情的进展情况。没有一个清晰的标准，可能对一个呼吸困难的症状同时会有“缺氧”、“气短”、“呼吸急促”三种不同的描述方式。护士们可能会记录“运动”，而物理、职业治疗师会记录“行动”。不一致的数据记录会导致难以从电子病例中提取数据，如果几个名词通用那么一起将其合并再提起数据可能会可行，但如果所记录的几个名词难以通用（假定还是描述同一件事），那么提取出完整的数据就会有一定的难度，可能会导致研究结果变得不准确，甚至发生错误。

3.限制自由文本的使用

   自由文本是指具有医学背景的人对某些医学术语的简称，如将冠状动脉造影简称为“冠造”等。这样的文本，通常难以共享，可比性较低。虽然所谓的爬虫信息采集系统（无阻拦式采集，采集方式随意）可以收集词组或主题，但是这样的数据可能就会出现很多自由文本，不同医院不同地区可能就会出现不同的叫法，那么就会因为无统一标准而难以共享和比较。因此，医院应该关注数据管理委员会制定的标准，找到自身记录的信息与标准一致和不同的类别，并依据此对数据进行修正统一，减少自由文本使用，增加体系的标准化。

4.避免使用“在定义范围内”

   如果你所在机构有“在定义范围”这一复选框，那么先搞清楚数据记录和规模上是否已涵盖了所有解释意义。确定这一定义范围可以使你的记录明了，并且能真实反应患者的情况。如不能，那么检索数据很难被应用于科研等其他想要提高质量的事件上。同时，当定义发生了改变时，可能就会弄不清到底记的是什么含义了。

5.大力支持各项研究

   大力支持由机构或是一些学会开展的临床研究。临床研究对护士的护能力有着极大的提高。前线护士需要在临床研究中学习经验，并在各种错误中吸取教训。在专业护理组织的成员帮助下，护士们能够更加准确将护理敏感结果应用于实际的护理工作中来。

6.学习护理信息学

   护理信息学这个专业包含多信息管理和分析科学等护理学相关专业知识，可以被广泛应用于定义、处理、管理、联系各类护理实践中的数据、知识、信息等。推荐一本书，Nursing Informatics: Scope and Standards ofPractice（护理信息学：实践的标准与范围第二版），可在该网址：at www.nursingworld.org免费获取。美国护理信息协会是美国护士协会的组织分支机构，也可通过该协会获取到很多很好的资源。

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