文档介绍：该【电子病历分级评价数据质量评估具体要求-2022年修订 】是由【青山代下】上传分享，文档一共【27】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【电子病历分级评价数据质量评估具体要求-2022年修订 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:..数据质量评估具体要求-2022年修订一、基础数据统计要求说明1、门诊就诊人次:是实际就诊的人次。包括:挂号就诊人次、不挂号就诊人次、急诊人次;不包括:查体、健康管理、就诊后来院进行检查、治疗人次。2、住院人次:按照设定时间范围内的出院人次统计,办理住院手续视为一次住院。不包括:办理住院后取消住院人次3、护理评估数量:按评估单数量计算。一张评估单项目包含多个项目仍然计为一次评估。4、检查检验数量:按照检查、检验单数量计算,一张申请单计为一次检查或检验。应统计所有类型的检查(如放射、超声、内窥镜、核医学、电生理等)和检验(如血液学、生化、免疫、微生物、病理等)。5、检查检验报告数量:按照检查、检验报告单数量计算,一张报告单计为一次报告。6、检查检验项目数量:统一按照申请单中的项目数量计算。如检验申请中的申请项目为“五分类血常规检验”作为1项,“生化20项”也作为1项。7、一般治疗项目数量:按照一般治疗记录的项目人次计算。应统计医院中所有的一般治疗类别(如理疗、透析、高压氧、针灸、中医推拿、激光治疗等,不包括静脉输液、肌肉注射等药疗相关的治疗,也不包括手术类治疗)。1:..8、数据质量评估中的各个项目数据统计的时间范围应该一致。二、数据质量评估内容说明1、数据质量考察项目的类别(1)数据一致性项目(2)数据完整性项目(3)数据整合性项目(4)数据及时性项目2、具体的评价方法(1)数据一致性项目在评价时,考察对应评价项目中关键数据项内容与字典数据内容的一致性。具体方法为根据本表“数据质量考察项目”栏目中“一致性”对应的项目内容,查看医院信息系统中对应记录的项目内容与医院中相应的字典项目能否进行对照。记录中有对照的记录为满足要求的记录,项目内容为空或不能与字典内容进行对照为不符合要求。(2)数据完整性项目在评价时,考察对应项目中必填项、常用项的完整情况。必填项是记录电子病历数据时必须有的内容;常用项是电子病历记录用于临床决策支持、质量管理应用时所需要的内容。具体方法为根据本表“数据质量考察项目”栏目中“完整性”对应的项目内容,查看医院信息系统中对应记录的项目内容是否有有效的值。数据记录相关项目的值为有效值即为满足要求;如项目值为空或未达到标准要求(如字符数不少于某个数量)为不满足要求。2:..(3)数据整合性项目在评价时,考察对应项目中关键项数据与相关项目(或系统)对应项目可否对照或关联。具体方法是根据本表“数据质量考察项目”栏目中“整合性”对应的项目内容,查看信息系统中对应的记录中所要求考察的项目是否能够与相关联(通常是医疗流程上下游相关系统)记录中对应项目可否有对照。数据值有对照为满足要求,否则为不满足要求。(4)数据及时性项目在评价时,主要察对应项目中时间相关项的完整性、逻辑合理性。具体方法是根据本表“数据质量考察项目”栏目中“及时性”对应的项目内容,查看医院电子病历系统中相关记录的时间项内容是否有记录,按照医疗流程有先后顺序的各个记录中时间值是否符合先后顺序的逻辑关系。符合逻辑关系的为满足要求,否则为不满足要求。3、在进行数据质量指数的计算以最高级别的数据质量评价分数作为计算综合评分的数据质量评分。但在考察高级项目前应评估低级要求的数据质量是否满足标准的要求。。4、数据质量实证材料医院在提供数据质量实证材料报告时,应按照本表中具体要求的项目提供数据项目说明、数据访问语句说明、指定日期范围的数据查询结果,统计方法见“三、数据质量实际统计方法说明”。数据查询结果应该应是从实际运行系统中执行数据访问语句的结果。在现场复查时,这些访问语句、查询结果将用于抽查3:..验证。5、数据质量的考察内容的更新每年将根据质量评价重点进行修订与完善,具体评估项目内容见下面附表。实际评估是根据评估项目表的内容按照《电子病历系统应用水平分级评价标准(试行)》中“电子病历系统数据质量评分”给出的计算方法算出数据质量评价分数。三、数据质量实际统计方法说明1、数据标准化与一致性要求:考察对应评价项目中关键数据项内容与字典数据内容的一致性。计算方法:以数据字典项目为基准内容值,考察实际数据记录中与基准一致内容所占的比例。一致性系数=数据记录对应的项目中与字典内容一致的记录数/数据记录项的总记录数。具体处理过程:(1)列出标准中各个项目要求考察的数据项目清单,统计所要求项目的记录数n。(2)列出标准要求的信息系统中对应的数据项和字典数据项,用于说明标准要求内容与医院数据项的对照,以判断数据访问过程是否合理。?数据记录的时间项,用于筛选提取数据的时间范围?数据记录的项目,用于提取考察数据内容4:..?数据字典的项目,用于确定数据项的数据基准(3)处理过程:按记录时间范围提取数据项:统计每个项目的数据总记录数(Ti),统计与字典数据记录能够进行对应的记录数(Ci);计算每个项目的一致性比例:Ui=Ci/Ti计算各个项目一致性比例的算数平均值作为该项的一致性系数一致性系数=∑Ui/n(4)提供数据访问的语句。语句中应该包含(1)中列出的数据项目对应的数据表和字段,字典对应表和字段,以用于判断数据访问语句的合理性。案例:病房检验申请项目3级的数据质量要求一致性的项目包括患者性别、标本名称、检验项目名称。数据质量分析所需的具体数据内容与来源列表如下:-1-1至2018-3-31共三个月的数据。n=3检验申请主记录中共有5000条记录,包含性别、标本名称;检验申请明细记录中共有26000条记录,包含检验项名;详细情况如下::..一致性系数=(2620/5000+3893/5000+25980/26000)/3=(++)/3=(ORACLE):患者性别:T1=5000C1=2620数据库查询(ORACLE):T1:SELECTCOUNT(*)FROMLABAPP_MASTERWHERETEST_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);C1:SELECTCOUNT(*)FROMLABAPP_MASTERA,=(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);标本名称T2=5000C2=3893数据库查询(ORACLE):T2:SELECTCOUNT(*)FROMLABAPP_MASTERWHERETEST_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);C2:SELECTCOUNT(*)FROMLABAPP_MASTERA,=(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);检验项目名称T3=26000C3=25980数据库查询(ORACLE):T3:SELECTCOUNT(*)FROMLABAPP_DETAILWHERETEST_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);C3:SELECTCOUNT(*)FROMLABAPP_DETAILA,=:..(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);一致性系数=(C1/T1+C2/T2+C3/T3)/n=(2620/5000+3893/5000+25980/26000)/3=(++)/3=、数据完整性要求:考察对应项目中必填项数据的完整情况、常用项数据的完整情况。必填项是记录电子病历数据时必须有的内容。常用项是电子病历记录用于临床决策支持、质量管理应用时所需要的内容。计算方法:以评价项目列出的具体项目清单为基准,考察项目清单所列实际数据记录中完整项所占的比例。完整性系数=完整项目记录数/项目总记录数对于结构化数据,直接用数据项目的内容进行判断;对于文件数据,可使用文件内容字符数、特定的结构化标记要求内容进行判断。具体处理过程:(1)列出标准中各个项目要求考察的数据项目清单,统计项目数n。(2)列出标准要求的信息系统中对应的数据项,用于说明标准要求内容与医院数据项的对照,以判断数据访问过程是否合理。?数据记录的时间项,用于筛选提取数据的时间范围?数据记录的项目,用于提取考察数据内容(3)处理方法:7:..按记录时间范围提取数据项:统计每个项目的数据总记录数(Ti)、项目值为完整的记录数(Ni),即项目值为非空(不为空格、字符数>设定字数等)的;计算每个项目的完整性比例:Wi=Ni/Ti计算各个项目的完整性比例的算数平均值作为该项的完整性系数完整性系数=∑Wi/n(4)提供数据访问的语句。语句中应该包含(1)中列出的数据记录对应的数据表和字段,以用于判断数据访问语句的合理性。案例:病房医嘱处理项目4级的数据质量要求内容完整性的项目包括:患者标识、医嘱号、医嘱分类、医嘱项目编码、医嘱项目名称。数据质量分析所需的具体数据内容与来源列表如下:-1-1至2018-3-31共三个月的数据。n=5医嘱记录中有258260条记录,实际各个项目情况如下表::..=(+1+++1)/5=(ORACLE):T1~T5:SELECTCOUNT(*)FROMORDERSWHERESTART_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);N1:SELECTCOUNT(*)FROMORDERSWHEREINP_NOISNOTNULLANDSTART_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);N2:SELECTCOUNT(*)FROMORDERSWHEREORDER_NOISNOTNULLANDSTART_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);N3:SELECTCOUNT(*)FROMORDERSWHEREORDER_CLASSISNOTNULLANDSTART_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);N4:SELECTCOUNT(*)FROMORDERSWHEREORDER_NAMEISNOTNULLANDSTART_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);N5:SELECTCOUNT(*)FROMORDERSWHEREORDER_CODEISNOTNULLANDSTART_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);完整性系数=(N1/T1+N2/T2+N3/T3+N4/T4+N5/T5)/n=(+1+++1)/5=、数据整合性能要求:考察对应项目中的关键项数据与相关项目(或系统)9:..计算方法:按照列出的两个对应考察项目相关的数据记录中匹配对照项的一致性或可对照性,需要从两个层次评估:是否有对照项;对照项目数据的一致性。数据整合性系数=对照项可匹配数/项目总记录数。空值(或空格值)作为不可匹配项处理。具体处理过程:(1)列出标准中各个项目要求考察的数据项目清单,统计项目数n。(2)列出标准要求的信息系统中对应的数据项,用于说明标准要求内容与医院数据项的对照,以判断数据访问过程是否合理。数据记录的时间项,用于筛选提取数据的时间范围?数据记录的项目,用于提取考察数据内容?相关联数据记录的项目,用于确定数据项对照关系(3)处理方法:按记录时间范围提取数据项:统计每个项目的数据总记录数(Ti),统计与关联数据记录能够进行对应的记录数(Li);计算每个项目的整合性比例:Ii=Li/Ti计算各个项目一致性比例的算数平均值作为该项的整合性系数整合性系数=∑Ii/n(4)提供数据访问的语句。语句中应该包含(1)中列出的数据:..判断数据访问语句的合理性。案例:5级中的数据整合性要求:药疗医嘱记录与护理执行记录对照(医嘱序号、医嘱药疗医嘱剂量)项目编码、药疗医嘱给药途径、-1-1至2018-3-31共三个月的数据。n=4医嘱记录中有药疗医嘱182524条记录,其中有225条医嘱是医师下达的患者自备药品医嘱,没有医嘱代码。实际各个项目情况如下表:=(1++1+)/4=(ORACLE):T1~T4:SELECTCOUNT(*)FROMDRUG_ORDERWHERESTART_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);L1:SELECTCOUNT(*)FROMDRUG_ORDERA,=(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);:..L2:SELECTCOUNT(*)FROMDRUG_ORDERA,==(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);L3:SELECTCOUNT(*)FROMDRUG_ORDERA,==(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);L4:SELECTCOUNT(*)FROMDRUG_ORDERA,==(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);整合性系数=(L1/T1+L2/T2+L3/T3+L4/T4)/n=(1++1+)/4=、数据及时性要求:考察对应项目中时间相关项完整性、逻辑合理性。计算方法:根据列出时间项目清单内容进行判断,主要看时间项是否有数值,其内容是否符合时间顺序关系。数据及时性系数=数据记录内容符合逻辑关系时间项数量/考察记录时间项目总数量。针对每个项目,列出进行考察的时间项目清单以及这些项目之间的时间顺序、时间间隔等逻辑关系说明。具体处理过程:(1)列出标准中各个项目要求考察的数据项目清单,统计项目数n。:..2)列出标准要求的信息系统中对应的数据项,用于说明标准要求内容与医院数据项的对照,以判断数据访问过程是否合理。数据记录的时间项,用于筛选提取数据的时间范围?数据记录重要节点的时间项目,用于提取考察数据内容(3)处理方法:按记录时间范围提取数据项:统计每个项目的数据总记录数(Ti)提取重要节点时间项目,并按照标准要求的逻辑顺序关系进行比较,统计满足逻辑关系要求的记录数(Si);计算每个项目的整合性比例:Bi=Si/Ti计算各个项目一致性比例的算数平均值作为该项的整合性系数及时性系数=∑Bi/n(4)提供数据访问的语句。语句中应该包含(1)中列出的数据项目对应的数据表和字段,数据时间逻辑相关联对应表和字段,以用于判断数据访问语句的合理性。案例:检查科室角色标本处理项目6级的数据质量评价中要求:标本采集时间≤标本接收时间<检验报告时间统计时间范围为2018-1-1至2018-3-31共三个月的数据。例1:某医院此要求相关数据在检验主记录、标本记录、检验报告记录三个记录表中。未进行数据的集成。在统计时间范围内,医院共有50000条检验主记录(申请),这些申请对应45000个标本采:..80000条检验结果记录。三个记录通过检验申请号关联。具体数据与数据库定义如下:。每个记录中都存储标本号,有多申请单共用标本情况。,,n=1实际数据情况:50000条检验主记录(申请)相关联的标本记录、检验结果记录中,有46000条满足时间逻辑关系(2500条采集时间空缺,1500条标本接收时间=报告时间)。数据库查询(ORACLE):采用存储过程(PROCEDURE)处理,每天数据存储到数据质量(DATA_QUALITY)记录表中。统计数据质量记录表获得所需结果:(1)每天分析数据质量的存储过程:CREATEORREPLACEPROCEDUREDATA_QA--获取每天的数据质量情况,检验时间相关数据IS--定义变量UMBER(8);UMBER(8);T_COLL_TIMEDATE;T_ARRIVE_TIMEDATE;T_REPORT_TIMEDATE;T_APP_NOVARCHAR2(8);T_SPECIMEN_IDVARCHAR2(12);--定义指针CURSORLAB_APPISSELECTAPP_NO,SPECIMEN_IDFROMLAB_MASTERWHEREAPP_TIMEBETWEENTRUNC(SYSDATE-1)ANDTRUNC(SYSDATE-1)+.99999;:..--设置记录初始值T_TOTAL_REC:=0;T_POS_REC:=0;--按检验主记录获取每条记录的数据OPENLAB_APP;LOOPFETCHLAB_APPINTOT_APP_NO,T_SPECIMEN_ID;EXITWHENLAB_APP%NOTFOUND;--总记录数T_TOTAL_REC:=T_TOTAL_REC+1;--获得标本采集时间,标本接收时间SELECTCOLLECT_TIME,ARRIVE_TIMEINTOT_COLL_TIME,T_ARRIVE_TIMEFROMLAB_SPECIMENWHERESPECIMEN_ID=T_SPECIMEN_IDANDSPEC_STATUS=0;--获得报告时间,一个申请有多项报告时,已最后的时间为准SELECTMAX(REPORT_TIME)INTOT_REPORT_TIMEFROMLAB_RESULTWHEREAPP_NO=T_APP_NOANDLAB_STATUS=5;--判断符合条件的情况IFT_COLL_TIME<=T_ARRIVE_TIMEANDT_ARRIVE_TIME<T_REPORT_TIMETHEN--符合条件的记录数增加T_POS_REC:=T_POS_REC+1;ENDIF;ENDLOOP;CLOSELAB_APP;--每日的检验时间数据质量结果写入数据质量记录INSERTINTODATA_QUALITY(QA_DATE,QA_TYPE,TOTAL_REC,POS_REC)VALUES(TRUNC(SYSDATE-1),'检验时间',T_TOTAL_REC,T_POS_REC);COMMIT;END;(2)统计所需要时间范围的数据质量,得到T1,S1。SELECTSUM(TOTAL_REC),SUM(POS_REC)FROMDATA_QUALITYWHEREQA_DATEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);:..及时性系数=S1/T1=46000/50000=:某医院此要求相关数据已经整合集成在检验记录表中,该表中包括了申请时间、标本采集时间、标本传送时间、标本接收时间、报告完成时间。在统计时间范围内,医院共有50000条检验记录(申请),这些申请对应45000个标本和80000条检验结果记录。当同一个申请或标本有多个报告结果时,以最后一个结果完成的时间作为报告时间。具体数据与数据库定义如下:,n=1实际数据情况:50000条检验主记录(申请)相关联的标本记录、检验结果记录中,有46000条满足时间逻辑关系(2500条采集时间空缺,1500条标本接收时间=报告时间)。数据库查询(ORACLE):T1:SELECTCOUNT(*)FROMLAB_RECORDWHEREAPP_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);S1:SELECTCOUNT(*)FROMLAB_RECORDWHERECOLLECT_TIME<=ARRIVE_TIMEANDARRIVE_TIME<REPORT_TIMEANDAPP_TIMEBETWEENTO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’)ANDTO_DATE(‘2018-3-3123:59:59’,’YYYY-MM-DDHH:MI:SS’);及时性系数=S1/T1=46000/50000=:..附表:数据质量评估项目表(2018版)-:医嘱记录(医嘱项目编码,医嘱项目名称):医嘱记录(患者标识、医嘱号、医嘱分类、医嘱项目编码、医嘱处理嘱项目名称、医嘱开始时间)01.