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  • Laura Araya Cordoba

Calidad de datos en Salud

Durante el desarrollo de mis practicas clínicas como matrona, muchas veces escuché a mis docentes decir "lo que no está escrito, no existe", haciendo referencia a los registros clínicos que realizábamos en la ficha médica de las usuarias. Hoy que duda cabe que los datos recopilados en la atención de salud se pueden usar tanto para el beneficio directo del paciente (uso directo) como para generar información y conocimiento para la mejora de los sistemas de salud (uso secundario de datos).

Sin embargo, se debe tener presente que los datos registrados, no siempre dan cuentan totalmente de lo que ocurre en la atención clínica. Los profesionales de la salud tendemos a reducir la profundidad de las evoluciones, lo que puede disminuir el impacto del uso secundario de datos en la generación de conocimiento y el desarrollo de conclusiones respecto al sistema de salud. Por lo anterior, lo que no está escrito, afecta a los usuarios, a los prestadores de salud, a las aseguradoras y a todos quienes somos parte del sistema de salud chileno.

Por otra parte, no basta solo con registrar y recopilar los datos, estos deben ser parte de un ciclo virtuoso que brinde información que se pueda utilizar. Además, es indispensable que los datos cumplan con ciertos criterios de calidad y se realice un chequeo periódico de ellos, para garantizar una alta calidad de datos para la generación de información y conocimiento.

En la Figura, se observan los 15 criterios que aseguran la calidad de datos para el manejo de la salud digital, basado en el articulo de investigación "Methodologies for data quality assessment and improvement" (Batini et al., 2009).




Los 15 criterios de calidad son:


● Accesibilidad: grado en el que los datos pueden ser accedidos por todas las personas que necesiten tecnologías de apoyo o una configuración especial por algún tipo de discapacidad.

● Actualidad: grado en el que los datos se encuentran actualizados.

● Completitud: grado en el que los datos deseados tienen todos los valores esperados.

● Comprensibilidad: grado en el que los datos permiten ser leídos e interpretados por los usuarios y son expresados utilizando lenguajes, símbolos y unidades apropiadas.

● Confidencialidad: grado en el que los datos son solo accedidos e interpretados por usuarios autorizados.

● Conformidad: grado en el que los datos se adhieren a estándares, reglas, convenciones o normativas vigentes.

● Consistencia: grado en el que los datos están libres de contradicción y son coherentes con otros datos.

● Credibilidad: grado en el que los datos se consideran ciertos y creíbles.

●Disponibilidad: grado en el que los datos permiten ser obtenidos por usuarios y/o aplicaciones autorizadas.

●Eficiencia: grado en el que los datos pueden ser procesados con los niveles de rendimiento esperados.

● Exactitud: grado en que los datos representan correctamente el valor deseado.

● Portabilidad: grado en el que los datos pueden ser instalados, reemplazados o eliminados de un sistema a otro, preservando el nivel de calidad.

● Precisión: grado en que los datos son exactos o proporcionan discernimiento en un contexto de uso específico.

● Recuperabilidad: grado en el que los datos permiten mantener y preservar un nivel específico de operaciones y calidad, ante escenarios de fallos.

● Trazabilidad: grado en el que los datos proporcionan un registro de sus accesos o modificaciones.

Sin embargo, debemos tener presente que la atención clínica es un proceso complejo donde intervienen múltiples actores: usuarios, los prestadores de salud individuales e institucionales, el recurso administrativo que captura los datos de la atención de salud, etc. Por todo lo anterior, ningún modelo de captura de datos puede asegurar la calidad de datos totalmente.


Pero, todos estamos llamados a mejorar este ciclo de vida de los datos, ya que los costos de la “No calidad” se traducen en no tener la posibilidad de disponer de datos actualizados, no poder sacar conclusiones estadísticamente significativas, no tener la posibilidad de medir el cumplimiento de indicadores sanitarios, entre otras consecuencias, lo que puede generar un costo intangible a nuestro sistema de salud, la perdida del valor intrínseco de nuestros prestadores de salud, la disminución de la demanda de atención y una menor otorgación de prestaciones. Esta situación podría agudizarse de tal manera que el beneficiario insatisfecho busque optar por otra alternativa de solución dada la deficiente calidad de servicios y/o productos que le ofrece su sistema de salud.


¿Podrías nombrar algún ejemplo de registros de salud donde alguno de estos criterios de calidad no se cumpla? ¡Te invitamos a participar!

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