Herausforderungen bei der routinemäßigen Information über die Gesundheit von Müttern
Ein Projekt zur Verbesserung der Datenqualität
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In jüngster Zeit ist die Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen zu einer der wichtigsten Triebfedern für die Bemühungen geworden, die Lücke zwischen dem aktuellen und dem erwarteten Leistungsniveau zu schließen. Das Herzstück der Qualitätsverbesserung ist die Verwendung von Daten. Daten werden verwendet, um zu zeigen, ob eine eingeführte Veränderung eine Verbesserung darstellt. Daten sind jedoch nur dann für diesen Zweck geeignet, wenn sie von hoher Qualität sind. Dennoch ist es eine Herausforderung, qualitativ hochwertige Daten aus den Gesundheitseinrichtungen zu erhalten, und ...
In jüngster Zeit ist die Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen zu einer der wichtigsten Triebfedern für die Bemühungen geworden, die Lücke zwischen dem aktuellen und dem erwarteten Leistungsniveau zu schließen. Das Herzstück der Qualitätsverbesserung ist die Verwendung von Daten. Daten werden verwendet, um zu zeigen, ob eine eingeführte Veränderung eine Verbesserung darstellt. Daten sind jedoch nur dann für diesen Zweck geeignet, wenn sie von hoher Qualität sind. Dennoch ist es eine Herausforderung, qualitativ hochwertige Daten aus den Gesundheitseinrichtungen zu erhalten, und in ressourcenbeschränkten Umgebungen ist die Situation noch schwieriger. Daher sind Ansätze erforderlich, die sicherstellen, dass die von den Gesundheitseinrichtungen generierten Daten für Verbesserungsmaßnahmen genutzt werden können. Ein solcher Ansatz darf jedoch nicht viele zusätzliche Ressourcen erfordern und sollte einfach zu organisieren und durchzuführen sein. An dieser Stelle kommt die Bewertungder Datenqualität ins Spiel. "Challenges of Routine Maternal Health Information: A Data Quality Improvement Project" (Projekt zur Verbesserung der Datenqualität) beleuchtet die aktuellen Datenherausforderungen, mit denen Gesundheitseinrichtungen konfrontiert sind, und zeigt auf, wie die Bewertung der Datenqualität diese Lücke schließen kann. Es kann auch dem Gesundheitspersonal, das mit Daten umgeht, oder Forschern und NRO, die ein Projekt zur Verbesserung der Qualität von Gesundheitsdaten in Erwägung ziehen, als Leitfaden dienen.
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