Cómo afecta la calidad de los datos sanitarios a los resultados de los pacientes: Guía detallada

Los datos de alta calidad son la columna vertebral de una atención eficaz al paciente.

Los profesionales sanitarios dependen de datos precisos para tomar decisiones que salvan vidas, pero muchos hospitales y clínicas tienen problemas con la calidad de los datos.
No se trata sólo de un inconveniente menor.
La mala calidad de los datos en la asistencia sanitaria puede dar lugar a diagnósticos erróneos, tratamientos ineficaces e incluso errores potencialmente mortales.
Compromete la seguridad del paciente, aumenta los costes operativos y erosiona la confianza en el sistema sanitario.

En Instituto de Medicina informa de que los acontecimientos adversos evitables debidos a la mala calidad de los datos son una de las principales causas de muerte en Estados Unidos.

Entonces, ¿cómo pueden garantizar los proveedores sanitarios que sus datos son fiables?

En este artículo exploraremos la importancia crítica de los datos de alta calidad en la asistencia sanitaria.
Examinaremos los retos habituales a los que se enfrenta el mantenimiento de la exactitud de los datos, el impacto de la mala calidad de los datos y los pasos prácticos para mejorarla.

Si comprendemos y abordamos estos problemas, podemos mejorar significativamente la atención al paciente y la eficacia operativa.

Qué es la calidad de los datos en sanidad

La calidad de los datos en sanidad significa algo más que datos correctos.
Se trata de la capacidad de conseguir información fiable y útil a partir de los datos recogidos.
Estos datos son cruciales para la atención al paciente, la investigación y la gestión de los servicios sanitarios.
Los datos de calidad deben ser precisos, puntuales, completos y accesibles.
Las imprecisiones pueden provocar malos resultados en los pacientes y políticas sanitarias mal informadas.
Por tanto, es esencial comprender qué constituye la calidad de los datos.

Dimensiones clave de la calidad de los datos

☑️ Exactitud: Los datos deben reflejar correctamente los hechos y acontecimientos del mundo real.
Los datos inexactos pueden dar lugar a diagnósticos o tratamientos incorrectos.
Por ejemplo, si la información sobre la alergia de un paciente es incorrecta, podría provocar una reacción perjudicial.

☑️ Exhaustividad: Deben registrarse todos los datos necesarios.
La falta de datos puede provocar lagunas en la atención al paciente.
Por ejemplo, la falta de información sobre el historial de medicación de un paciente puede impedir que los profesionales sanitarios tomen decisiones con conocimiento de causa.

☑️ Coherencia: Los datos deben ser uniformes en los distintos registros y sistemas.
Los datos incoherentes pueden causar confusión y errores.
Por ejemplo, que la tensión arterial de un paciente se registre de forma distinta en varias partes de su historia clínica puede dar lugar a malentendidos sobre su estado.

☑️ Puntualidad: Los datos deben registrarse y estar disponibles cuando se necesiten.
Los retrasos pueden afectar a la atención al paciente y a la toma de decisiones.
Por ejemplo, los resultados de laboratorio deben estar disponibles rápidamente para orientar las decisiones de tratamiento.

☑️ Validez: Los datos deben recopilarse según normas y formatos aceptados.
Los datos no válidos pueden inutilizar los conjuntos de datos.
Por ejemplo, introducir texto en un campo destinado a valores numéricos puede interrumpir el procesamiento de los datos.

☑️ Accesibilidad: Los datos deben estar disponibles para el personal autorizado cuando los necesite.
Los datos inaccesibles pueden retrasar la atención y la toma de decisiones.
Por ejemplo, si un médico no puede acceder al historial de un paciente durante una urgencia, puede dificultar un tratamiento rápido.

Importancia de cada dimensión en la asistencia sanitaria

En la asistencia sanitaria, cada dimensión de la calidad de los datos desempeña un papel crucial para garantizar una atención eficaz al paciente y una prestación eficiente de los servicios sanitarios. La precisión es primordial, ya que garantiza que los diagnósticos y tratamientos de los pacientes se basen en información correcta, reduciendo así el riesgo de errores médicos.

La exhaustividad garantiza que toda la información necesaria del paciente está registrada y disponible.
Esto permite una atención integral y una gestión sanitaria eficaz, ya que no falta ningún detalle vital en el historial médico del paciente.

La coherencia ayuda a mantener una comunicación clara y fiable entre los distintos departamentos y sistemas de un centro sanitario.
La coherencia de los datos garantiza que todos los profesionales sanitarios implicados en la atención a un paciente estén de acuerdo.

La puntualidad es fundamental en la asistencia sanitaria, ya que permite a los profesionales tomar decisiones rápidas e informadas, especialmente en situaciones de emergencia y cuidados críticos.
Los datos oportunos garantizan que se disponga de la información más actualizada cuando se necesite, lo que permite intervenciones rápidas y eficaces.

La validez garantiza que los datos se ajustan a las normas y formatos aceptados, haciéndolos útiles para el análisis, la elaboración de informes y la mejora de los servicios sanitarios.
Los datos válidos son esenciales para generar perspectivas precisas y cumplir los requisitos normativos.

La accesibilidad garantiza que los profesionales sanitarios dispongan de la información que necesitan en el momento adecuado.
Los datos accesibles favorecen una atención al paciente sin fisuras y la eficiencia operativa, ya que los profesionales sanitarios pueden recuperar rápidamente la información necesaria para prestar una atención adecuada.

¿Cuáles son los tipos y las fuentes de datos sanitarios?

Los datos sanitarios abarcan una gran variedad de información, cada una de ellas fundamental para el funcionamiento del sistema sanitario.
Desde la primera visita de un paciente a una clínica hasta su tratamiento en curso y su eventual recuperación, los datos se generan en cada paso.

Comprender los tipos y las fuentes de los datos sanitarios es esencial para los responsables de marketing, los gestores y los gestores de cuentas centrados en garantizar la calidad de los datos.

➡️ Datos administrativos: Incluye datos demográficos, como el nombre, la edad y la dirección del paciente, datos legales, como los formularios de consentimiento, e información financiera, como los datos del seguro.
Estos datos suelen recogerse durante el registro del paciente y son cruciales para la facturación y los fines legales.

➡️ Datos clínicos: Los datos clínicos se recogen de diversos historiales médicos e incluyen información sobre diagnósticos, tratamientos y resultados de los pacientes.
Estos datos son esenciales para tomar decisiones médicas con conocimiento de causa.
Incluyen historiales detallados de los pacientes, resultados de exploraciones, resultados de pruebas de laboratorio y planes de tratamiento.

➡️ Datos operativos: Los centros sanitarios también generan datos operativos relacionados con el funcionamiento diario de la organización.
Esto incluye información sobre tasas de ocupación de camas, niveles de dotación de personal y utilización de recursos.

➡️ Datos de Salud Pública: Recogidos de una amplia gama de fuentes, como encuestas y sistemas de vigilancia sanitaria, los datos de salud pública proporcionan información sobre el estado de salud de las poblaciones.
Estos datos ayudan a planificar y aplicar intervenciones y políticas de salud pública.

➡️ Historia clínica electrónica (HCE): Las HCE son versiones digitales completas de los historiales en papel de los pacientes.
Son historiales en tiempo real, centrados en el paciente, que ponen la información a disposición de los usuarios autorizados de forma instantánea y segura.
Las HCE contienen historiales médicos, diagnósticos, medicamentos, planes de tratamiento, fechas de vacunación, alergias, imágenes radiológicas y resultados de laboratorio y pruebas.

➡️ Datos de wearables y dispositivos de monitorización a distancia: Con el auge de las tecnologías sanitarias digitales, los datos de los dispositivos wearables y de monitorización remota han adquirido una importancia creciente.
Estos dispositivos recopilan datos en tiempo real sobre las constantes vitales del paciente, su actividad física y otras métricas relacionadas con la salud, proporcionando información valiosa sobre la salud del paciente fuera de los entornos clínicos tradicionales.

Garantizar la calidad de estas diversas fuentes de datos es un reto importante, pero es fundamental para prestar una asistencia de alta calidad.

Por qué la calidad de los datos debe ser una prioridad en la sanidad

En sanidad, la calidad de los datos no es negociable.
Unos datos precisos, completos y puntuales sustentan todas las decisiones que se toman, desde el diagnóstico del paciente hasta los planes de tratamiento.

Un simple error en el registro de la información sobre alergias de un paciente puede dar lugar a situaciones potencialmente mortales.

Los estudios demuestran que entre el 1 y el 5% de los datos de los sistemas sanitarios son de mala calidadcausando importantes ineficiencias operativas.
Según una encuesta, la mala calidad de los datos puede costar a las organizaciones hasta un 10% de sus ingresos debido a la repetición de tareas, la limpieza de datos y la rectificación de errores.
En OMS subraya que unos datos precisos, oportunos y accesibles son vitales para planificar, desarrollar y mantener los servicios sanitarios.
Los problemas de calidad de los datos no son sólo un problema técnico, sino que afectan a todo el sistema de prestación de asistencia sanitaria, provocando desconfianza e ineficacia

Impacto en los resultados de los pacientes y en la eficiencia operativa

Los datos de alta calidad garantizan diagnósticos precisos y tratamientos adecuados, mejorando directamente los resultados de los pacientes.
Por ejemplo, unos datos puntuales y precisos permiten tomar decisiones rápidas en caso de emergencia, lo que puede salvar vidas.
Desde el punto de vista operativo, unos datos fiables ayudan a racionalizar los flujos de trabajo, reducir las cargas administrativas y optimizar la asignación de recursos.
Los hospitales con protocolos sólidos de calidad de datos informan de menos errores médicos, mayor satisfacción de los pacientes y menores costes operativos.

Retos comunes en la calidad de los datos sanitarios

La calidad de los datos en la asistencia sanitaria se enfrenta a numerosos obstáculos que pueden afectar significativamente a la atención al paciente y a la eficiencia operativa.
Algunos de los retos más acuciantes son

→ Duplicación de registros: Cuando existen varios historiales de un mismo paciente, puede producirse una fragmentación de la información, lo que dificulta a los profesionales sanitarios obtener una visión completa del historial médico del paciente.
Esto puede dar lugar a diagnósticos erróneos, retrasos en los tratamientos e incluso duplicación de pruebas, lo que no sólo aumenta los costes, sino que también pone en peligro la seguridad del paciente.

→ Falta de identificadores únicos: Sin un identificador único, es difícil emparejar con precisión a los pacientes con sus historiales en distintos sistemas y centros.
Esto suele dar lugar a historiales médicos incompletos y a posibles errores médicos.
Los identificadores únicos son esenciales para garantizar que el paciente adecuado reciba el tratamiento adecuado en el momento adecuado.

→ Problemas con la digitalización y la historia clínica electrónica (HCE): Aunque las historias clínicas electrónicas (HCE) han mejorado la accesibilidad a los datos, también plantean retos.
La introducción incoherente de datos, la falta de normalización y las incompatibilidades del software pueden provocar problemas de calidad de los datos.
Además, la transición de los registros en papel a los digitales puede introducir errores si el proceso de digitalización no se gestiona meticulosamente.

→ Fuentes de datos dispares y problemas de integración: Los datos sanitarios proceden a menudo de diversas fuentes: hospitales, clínicas, laboratorios y otros.
Integrar estos datos en un sistema cohesionado es un reto importante.
Los formatos de datos incoherentes, las distintas normas y los sistemas de información aislados dificultan la creación de un registro unificado de pacientes, lo que repercute en la calidad e integridad de los datos sanitarios.

→ Errores humanos del personal no formado: El personal sin formación o con una formación inadecuada puede cometer errores en la introducción de datos, la documentación o el mantenimiento de registros.
Estos errores pueden propagarse por el sistema sanitario y comprometer la atención al paciente.

Mejorar la calidad de los datos en la asistencia sanitaria exige abordar estos retos con una estrategia integral que incluya soluciones tecnológicas, mejoras de los procesos y formación continua del personal.

La recogida deficiente de datos como principal causa de los problemas de calidad

La recopilación deficiente de datos en la asistencia sanitaria se debe a múltiples factores que a menudo están interconectados. Los formularios mal diseñados y el personal administrativo ineficiente suelen dar lugar a registros incompletos o inexactos. Este problema se ve agravado por la falta de criterio profesional y los retrasos en el registro de información crítica, lo que compromete aún más la integridad de los datos. Del mismo modo, la formación insuficiente y la falta de normalización entre plataformas agravan estos problemas, provocando incoherencias en los procedimientos de recogida de datos en los distintos departamentos.

Los problemas técnicos, como los fallos de los equipos y los fallos del sistema, también desempeñan un papel importante.
Los problemas sistémicos, como una infraestructura inadecuada, dificultan la creación de historiales de pacientes unificados.
Abordar estos retos requiere estrategias integrales que incluyan la formación continua del personal, la asignación adecuada de recursos y procedimientos normalizados para mejorar eficazmente la calidad de los datos.

Elaborar un plan de mejora de la calidad de los datos

Elaborar un plan integral de mejora de la calidad de los datos implica planificación, coordinación y evaluación continua.
He aquí cómo elaborar un plan eficaz:

Crear un Grupo Coordinador

El primer paso es reunir a un grupo diverso de partes interesadas.
Este grupo debe incluir puntos focales técnicos de diversas partes interesadas del sector sanitario, incluidos el gobierno, los socios para el desarrollo y las organizaciones multinacionales.
Este equipo supervisará, coordinará y facilitará la planificación y ejecución de la Revisión de la Calidad de los Datos (DQR).
Sus responsabilidades incluyen desarrollar un plan armonizado, identificar las necesidades de apoyo técnico y garantizar la promoción y difusión de los resultados.

Desarrollar un plan armonizado

Debe crearse un plan integral de evaluación de la calidad de los datos, vinculado a los ciclos anuales de planificación del Ministerio de Sanidad.
Este plan debe incluir una revisión documental anual de la calidad de los datos de los indicadores básicos y evaluaciones periódicas independientes de los datos específicos de los programas de los centros sanitarios.
Los resultados deberían informar a las partes interesadas sobre los puntos fuertes y las limitaciones de los datos utilizados para la planificación y permitir el desarrollo de planes de mejora de la calidad de los datos.

Plan de ejecución y presupuesto

El plan de ejecución debe detallar los pasos necesarios y asignar el presupuesto necesario para llevar a cabo la DQR. Esto incluye la planificación de la revisión documental a nivel nacional y la encuesta a los centros sanitarios. Dependiendo del alcance, la planificación y la ejecución pueden requerir hasta seis meses. El plan debe identificar también las posibles fuentes de financiación, como el apoyo al fortalecimiento del sistema sanitario por parte de organizaciones como Gavi.

Seleccionar indicadores básicos y establecer puntos de referencia

El grupo coordinador debe supervisar la selección de indicadores que se ajusten al propósito de la evaluación y al uso previsto de los resultados.
Los indicadores básicos como la atención prenatal, la inmunización, el VIH, la TB y la malaria deben examinarse anualmente.
Establecer puntos de referencia para estos indicadores es crucial para evaluar y mejorar la calidad de los datos a lo largo del tiempo.

Identificar los Organismos de Ejecución y Garantizar la Calidad

Para garantizar la objetividad y crear capacidades técnicas, deben forjarse vínculos con los organismos nacionales de estadística, las instituciones académicas y los socios para el desarrollo.
Una agencia o institución externa puede apoyar al Ministerio de Sanidad en la aplicación del DQR y proporcionar garantías de calidad.
Este enfoque fomenta la transparencia e incluye información periódica a los productores de datos de los centros sanitarios y los distritos.

Requisitos de formación

Se requiere una formación importante para el personal implicado en la verificación de datos.
Los verificadores de datos deben estar familiarizados con las diferentes herramientas de recopilación de datos y protocolos para la compilación de indicadores.
Debe elaborarse y presupuestarse un plan de formación exhaustivo como parte de la planificación general de la DQR.
La formación debe realizarse mucho antes del inicio de la DQR para garantizar que todo el personal esté adecuadamente preparado.

Comprobaciones rutinarias de la calidad de los datos

Las comprobaciones rutinarias de la calidad de los datos deben regirse por los procedimientos operativos estándar del Sistema de Información de Gestión Sanitaria (HMIS) del país.
Estos procedimientos deben definir las funciones y responsabilidades de los usuarios y administradores de datos, incluidos los procesos para llevar a cabo el control rutinario de la calidad de los datos y las medidas correctoras.

Utilizar soluciones basadas en IA

La incorporación de soluciones modernas basadas en IA, como WinPure, puede mejorar significativamente los esfuerzos de calidad de los datos.
Estas herramientas pueden automatizar la limpieza de datos, mejorar la correspondencia de datos y proporcionar análisis en tiempo real, ayudando a identificar y rectificar rápidamente los problemas de calidad de datos.
Al aprovechar estas tecnologías, las organizaciones sanitarias pueden lograr una mayor precisión de los datos, reducir los errores manuales y garantizar una calidad de datos coherente en todos los sistemas.

Limitaciones para superar los problemas relacionados con la calidad de los datos

Abordar los problemas de calidad de los datos en la asistencia sanitaria es un reto constante, en el que influyen varias limitaciones clave.
Un obstáculo importante es la falta de uniformidad en las normas de datos.
Sin conjuntos de datos normalizados, resulta difícil garantizar datos sanitarios coherentes y fiables.
Los formularios de recogida de datos mal diseñados agravan el problema, ya que pueden dar lugar a que se registre información incompleta o inexacta.

La capacidad de los médicos para comunicarse eficazmente es otro problema importante.
A menudo, los profesionales médicos utilizan abreviaturas no estándar y están presionados por el tiempo, lo que puede dar lugar a registros incompletos o poco claros.
Este problema se agrava por la escasa formación sobre las prácticas de documentación adecuadas, lo que dificulta la calidad de los datos.

La transferencia de información dentro de los centros y entre ellos también plantea un reto.
Los errores durante la transferencia, como la identificación incorrecta del paciente, pueden perturbar la exactitud y exhaustividad de los historiales de los pacientes.
Esto se ve agravado por los retrasos y las pérdidas de información durante las transferencias interdepartamentales.

El personal de procesamiento desempeña un papel crucial en el mantenimiento de la calidad de los datos, pero su eficacia se ve obstaculizada por una formación inadecuada.
Sin una formación adecuada, estos miembros del personal pueden no apreciar la importancia de la precisión y la exhaustividad en la introducción y el procesamiento de los datos.

La supervisión administrativa es fundamental para garantizar el control de calidad de los datos, pero a menudo faltan planificación y recursos asignados a la formación del personal de recogida de datos y resúmenes.
Además, tener varios registros de un mismo paciente, mantenidos por distintos departamentos, puede dar lugar a datos fragmentados e incoherentes.

Por último, las discrepancias en los datos suelen deberse a errores en el punto de recogida.
Sin procesos de verificación rigurosos, estas discrepancias pueden persistir y comprometer la calidad general de los datos sanitarios.
Superar estas limitaciones exige un esfuerzo coordinado para normalizar los datos, mejorar las prácticas de documentación y garantizar una formación y planificación exhaustivas en todos los niveles de los centros sanitarios.

Cómo WinPure supera las barreras de la calidad de datos

WinPure aborda eficazmente muchas limitaciones de la gestión de la calidad de los datos. La falta de uniformidad en las normas de datos, un problema común en la asistencia sanitaria, se mitiga gracias a su capacidad para conectar y unificar diversas fuentes de datos sin esfuerzo.
Los formularios de recopilación de datos mal diseñados y los procedimientos de introducción de datos incoherentes se superan con la interfaz intuitiva y el enfoque basado en proyectos de WinPure, que garantiza el seguimiento y la gestión de todos los cambios de datos dentro de una única plataforma.

Para los problemas derivados de personal administrativo sin formación, las soluciones fáciles de usar de WinPure requieren una formación mínima, lo que permite al personal manejar los datos con precisión.
Esto reduce significativamente los errores humanos y garantiza una elevada integridad de los datos.

Del mismo modo, sus avanzadas funciones decotejo de datos y lógica difusabasadas en IA eliminan duplicados y fusionan registros sin problemas, incluso con variaciones en la introducción de datos, garantizando registros de pacientes coherentes y fiables.

Los problemas de transferencia de información se resuelven mediante las capacidades de integración de WinPure, que permiten un flujo de datos fluido entre departamentos y sistemas.
Esta integración garantiza que toda la información del paciente esté completa y accesible dónde y cuándo se necesite, mejorando la fiabilidad general de los datos.

El viaje de Centura Health hacia la excelencia en los datos

Centura Health conecta comunidades de Colorado y el oeste de Kansas con más de 6.000 médicos y 21.000 profesionales sanitarios.
Su objetivo es que la asistencia sanitaria de alta calidad sea accesible y asequible.

El desafío

Centura Health necesitaba una visión unificada de sus datos, incluida la información de los donantes, los registros de los pacientes y otros perfiles individuales.
El cotejo manual de datos requería mucho tiempo y era impreciso, lo que hacía que se perdieran relaciones.

Kevin Lee, Director de Datos de Centura, compartió:

Cotejábamos los datos manualmente, lo que nos llevaba mucho tiempo y no era tan preciso como utilizar una herramienta sofisticada. Necesitábamos una solución para acelerar este proceso y mejorar la precisión, lo que nos llevó a probar WinPure.»

La solución

Tras considerar a varios proveedores, Centura eligió WinPure™ Clean & Match por su valor, facilidad de uso y eficaces capacidades de cotejo y fusión de datos. WinPure™ vinculó sus diversas fuentes de datos, identificó y procesó los duplicados, y creó una vista única y precisa de los clientes con sólo unos clics.

Beneficios

✔ Correspondencia eficiente de datos: Centura cotejó y fusionó con rapidez y precisión datos de donantes, historiales de pacientes y otros perfiles. ✔ Ahorro de tiempo: La solución redujo significativamente el tiempo dedicado a la deduplicación manual de datos, mejorando la eficacia operativa.

Con WinPure™ Clean & Match, Centura Health consiguió una visión unificada de sus datos, mejorando su capacidad para ofrecer una atención de máxima calidad.

Lo esencial

Los datos de alta calidad son la piedra angular de una asistencia sanitaria eficaz.
Son la base de diagnósticos precisos, decisiones terapéuticas informadas y la seguridad general del paciente.
Los retos que plantea la mala calidad de los datos -como los diagnósticos erróneos, los errores de tratamiento y la ineficacia operativa- ponen de manifiesto la urgente necesidad de prácticas fiables de gestión de datos.

Invertir en la calidad de los datos no es sólo un requisito técnico, sino un paso crucial para ofrecer una asistencia sanitaria superior. Garantiza que cada paciente reciba la mejor atención posible, genera confianza en el sistema sanitario y mejora los resultados generales de salud.

La exactitud de tus datos determina la exactitud de tu asistencia.