«La identificación precisa de los pacientes es una de las cuestiones operativas más difíciles durante una emergencia de salud pública, y la respuesta nacional a la pandemia, incluida la puesta en marcha de los programas de vacunación, ha puesto de manifiesto las repercusiones de no contar con una estrategia nacional para conectar a los pacientes con sus datos».
– Wylecia Wiggs Harris, directora general de AHIMA
Para los profesionales sanitarios, unos datos limpios y fiables pueden determinar la diferencia entre un diagnóstico acertado del paciente o la muerte debida a una prescripción y un tratamiento incorrectos de los medicamentos. Y, sin embargo, una de las principales causas de los errores médicos que suponen más de 250.000 muertes al año en Estados Unidos es el insuficiente acceso a la información del paciente.
La falta de información adecuada sobre el estado de salud del paciente, su historial médico, los resultados de las pruebas, etc., pone de manifiesto los alarmantes problemas de calidad de los datos en el sector sanitario, algunos de los cuales son:
- Casi el 18% de las HCE de pacientes en 2019 fueron identificadas como duplicadas
- El 38% de los profesionales sanitarios de EE.UU. experimentaron un acontecimiento adverso debido a un problema de correspondencia con el paciente
- Los registros duplicados cuestan al hospital medio aproximadamente 1,5 millones de dólares
Como solución, un software de vinculación de historias clínicas puede desempeñar un papel decisivo a la hora de vincular con precisión fuentes de datos desconectadas y evitar identidades de pacientes no resueltas derivadas de la falta de identificadores únicos y registros duplicados.
Exploremos cómo puede ser este el caso.
Desafíos de la comparación de pacientes
Según HealthIT, la coincidencia de pacientes se define como:
La identificación y vinculación de los datos de un paciente dentro y a través de los sistemas sanitarios con el fin de obtener una visión completa del historial de atención sanitaria de ese paciente».
El cotejo de los pacientes se suele conseguir vinculando varios campos de datos de los pacientes, como el nombre, el número de teléfono, la dirección y la fecha de nacimiento. Sin embargo, varios retos pueden limitar la vinculación sin fisuras de los datos médicos, como por ejemplo
- Errores en el índice maestro depacientes: utilizando identificadores como el nombre y la fecha de nacimiento del paciente, se crea un índice maestro de pacientes (MPI) para cada paciente con el fin de almacenar y vincular todos los datos médicos en los distintos sistemas administrativos y clínicos. Sin embargo, cuando los datos de un paciente no se encuentran en un IPM concreto, se crea un nuevo número de identidad médica. Como resultado, esto aumenta el riesgo de registros duplicados y silos de datos, lo que crea barreras para vincular los datos longitudinales de los pacientes.
- Registros duplicados: se producen registros e información repetidos debido a diversos errores de formato y ortografía. Una revista publicada por la fundación AHIMA que analizó casi 400.000 registros de pacientes descubrió que dos de las discrepancias de campo más comunes al crear una vista de paciente único eran el segundo nombre (más del 58%) y el número de la Seguridad Social (aproximadamente el 54%). Los investigadores observaron además que estos desajustes se debían a errores ortográficos (casi el 53%) y a la inversión de nombres (casi el 34%).
- Interoperabilidadlimitada: la interoperabilidad se define como la facilidad de intercambio de datos entre múltiples dispositivos y sistemas de datos. Sin embargo, la incoherencia de las normas y los formatos de los datos derivada de la falta de normalización puede socavar la interoperabilidad. La falta de identificadores únicos significa que hay que recurrir a los datos demográficos de los pacientes como base secundaria para los criterios de cotejo, pero debido a la variabilidad de las normas y los formatos de las direcciones, el cotejo de los pacientes suele ser ineficaz. De hecho, un estudio de la American Medical Informatics Association de 2019 descubrió que la estandarización de la dirección y el apellido ayudó a mejorar la sensibilidad de coincidencia de los pacientes del 81,3% al 91,6% para los conjuntos de datos de intercambio de información sanitaria (HIE).
Importancia del software de vinculación de registros para la sanidad
Lavinculación de registros es el proceso de vincular y comparar registros de dos o más fuentes dispares y determinar si se refieren a la misma entidad o no. Esto no sólo incluye la identificación de registros aparentemente diferentes que podrían ser duplicados, sino también la identificación de registros por lo demás similares que son entidades totalmente diferentes.
En el contexto de la industria de la salud, la vinculación de los registros médicos es crucial para resolver los problemas relativos a la correspondencia de los pacientes en varias bases de datos de HCE y de reclamaciones y registros de pacientes utilizando identificadores únicos. Hacerlo puede ayudar a los proveedores de asistencia sanitaria a beneficiarse de lo siguiente
- Mejor diagnóstico y tratamiento sanitario: un emparejamiento preciso de los pacientes puede garantizar que el personal médico tenga suficiente acceso al historial médico del paciente, incluidos los tratamientos anteriores y los medicamentos tomados, para diagnosticar los tratamientos y prescribir los fármacos.
- Mejora de la interoperabilidad: la coherencia de las normas y los formatos de los datos, junto con un identificador único, puede conducir a una mayor interoperabilidad y a un mejor intercambio de datos entre las principales partes interesadas.
- Reducción de los tiempos de espera de los pacientes: la limpieza de datos automatizada, el cotejo y la deduplicación pueden minimizar los retrasos significativos en la resolución de las identidades de los pacientes y acelerar el tiempo de tratamiento de los pacientes críticos.
- Ahorro de costes: La ausencia de registros médicos duplicados e incoherencias puede ayudar a evitar gastos innecesarios en equipos de tratamiento y personal médico.
Por muy importante que sea la vinculación de registros para la asistencia sanitaria, pocos proveedores de servicios sanitarios han conseguido resolver los retos de la vinculación de pacientes. Esto se debe principalmente a la dependencia de las soluciones heredadas de consolidar manualmente grandes conjuntos de datos, ejecutar secuencias de comandos para identificar y resolver errores de datos, y crear un identificador único que pueda aplicarse de forma coherente en millones de registros.
Por otro lado, el uso de un software de vinculación de registros específico puede ayudar a los proveedores de asistencia sanitaria a beneficiarse de la escalabilidad de los procesos de consolidación y correspondencia de datos, así como de la automatización para acelerar el tiempo de tratamiento y reducir los tiempos de espera.
Vinculación de registros mediante DataMatch Enterprise
DataMatch Enterprise es la solución de software de vinculación de registros de Data Ladder que permite vincular con precisión fuentes de datos dispares y ejecutar varios procesos de calidad de datos para conseguir datos limpios y fiables. A diferencia de los procesos manuales o de las herramientas especializadas, DataMatch Enterprise ofrece un motor de calidad y correspondencia de datos todo en uno que es capaz de resolver una amplia variedad de problemas de calidad de datos, desde errores ortográficos y formatos variados hasta entidades conciliadas y duplicados.
Métodos de vinculación de registros para mejorar la calidad de los datos en la sanidad
- Importación de datos de fuentes dispares: DataMatch Enterprise es capaz de ingerir registros médicos en varios tipos de bases de datos y fuentes como SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, JSON y también bases de datos propias a través de ODBC y Rest APIs. Gracias a estas integraciones nativas, DataMatch Enterprise puede vincular conjuntos de datos compuestos por millones de registros.
- Estandarización de nombres y direcciones: Al importar fuentes de datos dispares, DataMatch Enterprise cuenta con una plétora de opciones de estandarización y limpieza de datos que incluyen la eliminación de los espacios iniciales y finales, la corrección de errores de escritura, la sustitución de ceros por oes y viceversa, y mucho más. En cuanto a la estandarización de direcciones, DataMatch Enterprise cuenta con una base de datos de USPS incorporada que puede utilizarse como conjunto de datos de referencia a través del cual se pueden rellenar y estandarizar los detalles de ubicación que faltan, como el número de apartamento, el nombre de la calle y el código postal, según las directrices de USPS.
- Establezca identificadores únicos: dado que es posible que los pacientes estén registrados con diferentes números de identidad médica, DataMatch Enterprise le permite crear definiciones y criterios de coincidencia basados en algoritmos propios de coincidencia difusa para hacer coincidir registros no exactos con un mínimo de falsos positivos. El resultado son unas coincidencias más precisas que pueden manipularse fácilmente cambiando la sensibilidad de las coincidencias.
Conclusión:
Los proveedores de servicios sanitarios se enfrentan a un reto crítico a la hora de vincular con precisión los silos de datos médicos entre sistemas dispares para administrar eficazmente el diagnóstico y los tratamientos de los pacientes. Debido a la calidad de los datos y a los procesos de cotejo manuales y obsoletos, los datos de los pacientes se fragmentan y no coinciden, lo que limita la interoperabilidad de la asistencia sanitaria.
Sin embargo, utilizando un software de vinculación de registros como DataMatch Enterprise, las anomalías en los datos, como direcciones de pacientes variadas e incompletas, datos de segundo nombre y otros errores, pueden identificarse, limpiarse y estandarizarse fácilmente para aumentar la precisión de la vinculación.
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