{"id":62276,"date":"2021-11-12T16:14:08","date_gmt":"2021-11-12T16:14:08","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/utilizacion-de-la-vinculacion-de-registros-para-resolver-los-errores-de-correspondencia-de-los-pacientes\/"},"modified":"2022-03-03T19:41:52","modified_gmt":"2022-03-03T19:41:52","slug":"utilizacion-de-la-vinculacion-de-registros-para-resolver-los-errores-de-correspondencia-de-los-pacientes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/utilizacion-de-la-vinculacion-de-registros-para-resolver-los-errores-de-correspondencia-de-los-pacientes\/","title":{"rendered":"Utilizaci\u00f3n de la vinculaci\u00f3n de registros para resolver los errores de correspondencia de los pacientes"},"content":{"rendered":"<blockquote>\n<h5>\u00abLa identificaci\u00f3n precisa de los pacientes es una de las cuestiones operativas m\u00e1s dif\u00edciles durante una emergencia de salud p\u00fablica, y la respuesta nacional a la pandemia, incluida la puesta en marcha de los programas de vacunaci\u00f3n, ha puesto de manifiesto las repercusiones de no contar con una estrategia nacional para conectar a los pacientes con sus datos\u00bb.<\/h5>\n<h5><cite>&#8211; Wylecia <a href=\"https:\/\/www.healthcareitnews.com\/news\/patient-id-now-coalition-releases-national-strategic-framework-identity-matching\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Wiggs Harris<\/a>, directora general de AHIMA <\/cite><\/h5>\n<\/blockquote>\n<p>Para los profesionales sanitarios, unos datos limpios y fiables pueden determinar la diferencia entre un diagn\u00f3stico acertado del paciente o la muerte debida a una prescripci\u00f3n y un tratamiento incorrectos de los medicamentos. Y, sin embargo, una de las principales causas de los errores m\u00e9dicos que suponen m\u00e1s de 250.000 muertes al a\u00f1o en Estados Unidos es el <a href=\"https:\/\/journals.lww.com\/ajnonline\/fulltext\/2005\/03001\/medication_errors__why_they_happen,_and_how_they.5.aspx\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">insuficiente acceso a la informaci\u00f3n del paciente<\/a>.<\/p>\n<p>La falta de informaci\u00f3n adecuada sobre el estado de salud del paciente, su historial m\u00e9dico, 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:<\/p>\n<ul>\n<li>Casi el 18% de las HCE de pacientes en 2019 fueron identificadas como <a href=\"https:\/\/ehrintelligence.com\/news\/health-it-solution-providers-collaborate-to-improve-patient-matching\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">duplicadas<\/a><\/li>\n<li>El 38% de los profesionales sanitarios de EE.UU. experimentaron un acontecimiento adverso debido a un problema de <a href=\"https:\/\/www.prnewswire.com\/news-releases\/new-survey-from-ehi-and-nextgate-addresses-the-state-of-patient-matching-in-the-us-301003424.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">correspondencia con el paciente<\/a><\/li>\n<li>Los registros duplicados cuestan al hospital medio aproximadamente <a href=\"https:\/\/www.newswire.com\/news\/improving-provider-interoperability-congruently-increasing-patient-20426295\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> 1,5 millones de d\u00f3lares<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Como soluci\u00f3n, un software de vinculaci\u00f3n de historias cl\u00ednicas puede desempe\u00f1ar un papel decisivo a la hora de vincular con precisi\u00f3n fuentes de datos desconectadas y evitar identidades de pacientes no resueltas derivadas de la falta de identificadores \u00fanicos y registros duplicados.<\/p>\n<p>Exploremos c\u00f3mo puede ser este el caso.<\/p>\n<p style=\"font-size: 30px;\"><strong>Desaf\u00edos de la comparaci\u00f3n de pacientes <\/strong><\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/pexels-photo-3985166-300x200.jpeg\" alt=\"Patient Matching Challenges\" width=\"401\" height=\"267\" \/><\/p>\n<p>Seg\u00fan <a href=\"https:\/\/www.healthit.gov\/topic\/patient-identity-and-patient-record-matching\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">HealthIT<\/a>, la coincidencia de pacientes se define como:<\/p>\n<p><em>La identificaci\u00f3n y vinculaci\u00f3n de los datos de un paciente dentro y a trav\u00e9s de los sistemas sanitarios con el fin de obtener una visi\u00f3n completa del historial de atenci\u00f3n sanitaria de ese paciente\u00bb.<\/em><\/p>\n<p>El cotejo de los pacientes se suele conseguir vinculando varios campos de datos de los pacientes, como el nombre, el n\u00famero de tel\u00e9fono, la direcci\u00f3n y la fecha de nacimiento. Sin embargo, varios retos pueden limitar la vinculaci\u00f3n sin fisuras de los datos m\u00e9dicos, como por ejemplo<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Errores en<\/strong> el \u00edndice maestro de<strong>pacientes:<\/strong> utilizando identificadores como el nombre y la fecha de nacimiento del paciente, se crea un \u00edndice maestro de pacientes (MPI) para cada paciente con el fin de almacenar y vincular todos los datos m\u00e9dicos en los distintos sistemas administrativos y cl\u00ednicos. Sin embargo, cuando los datos de un paciente no se encuentran en un IPM concreto, se crea un nuevo n\u00famero de identidad m\u00e9dica. 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.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Registros duplicados: <\/strong>se producen registros e informaci\u00f3n repetidos debido a diversos errores de formato y ortograf\u00eda. Una revista publicada por la <a href=\"http:\/\/perspectives.ahima.org\/why-patient-matching-is-a-challenge-research-on-master-patient-index-mpi-data-discrepancies-in-key-identifying-fields\/#.Vw5d3DArKUl\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">fundaci\u00f3n AHIMA<\/a> que analiz\u00f3 casi 400.000 registros de pacientes descubri\u00f3 que dos de las discrepancias de campo m\u00e1s comunes al crear una vista de paciente \u00fanico eran el segundo nombre (m\u00e1s del 58%) y el n\u00famero de la Seguridad Social (aproximadamente el 54%). Los investigadores observaron adem\u00e1s que estos desajustes se deb\u00edan a errores ortogr\u00e1ficos (casi el 53%) y a la inversi\u00f3n de nombres (casi el 34%).<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Interoperabilidad<strong>limitada: <\/strong>la interoperabilidad se define como la facilidad de intercambio de datos entre m\u00faltiples dispositivos y sistemas de datos. Sin embargo, la incoherencia de las normas y los formatos de los datos derivada de la falta de normalizaci\u00f3n puede socavar la interoperabilidad. La falta de identificadores \u00fanicos significa que hay que recurrir a los datos demogr\u00e1ficos 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 <a href=\"https:\/\/academic.oup.com\/jamia\/article\/26\/5\/447\/5372371?login=true\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">estudio<\/a> de la American Medical Informatics Association de 2019 descubri\u00f3 que la estandarizaci\u00f3n de la direcci\u00f3n y el apellido ayud\u00f3 a mejorar la sensibilidad de coincidencia de los pacientes del 81,3% al 91,6% para los conjuntos de datos de intercambio de informaci\u00f3n sanitaria (HIE).<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size: 30px;\"><strong>Importancia del software de vinculaci\u00f3n de registros para la sanidad <\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/guia-rapida-del-software-de-vinculacion-de-registros\/\">Lavinculaci\u00f3n de registros<\/a> es el proceso de vincular y comparar registros de dos o m\u00e1s fuentes dispares y determinar si se refieren a la misma entidad o no. Esto no s\u00f3lo incluye la identificaci\u00f3n de registros aparentemente diferentes que podr\u00edan ser duplicados, sino tambi\u00e9n la identificaci\u00f3n de registros por lo dem\u00e1s similares que son entidades totalmente diferentes.<\/p>\n<p>En el contexto de la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/industrias\/normas-de-calidad-de-datos-en-la-sanidad-data-ladder\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">industria de la salud<\/a>, la vinculaci\u00f3n de los registros m\u00e9dicos 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 \u00fanicos. Hacerlo puede ayudar a los proveedores de asistencia sanitaria a beneficiarse de lo siguiente<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Mejor diagn\u00f3stico y tratamiento sanitario:<\/strong> un emparejamiento preciso de los pacientes puede garantizar que el personal m\u00e9dico tenga suficiente acceso al historial m\u00e9dico del paciente, incluidos los tratamientos anteriores y los medicamentos tomados, para diagnosticar los tratamientos y prescribir los f\u00e1rmacos.<\/li>\n<li><strong>Mejora de la interoperabilidad<\/strong>: la coherencia de las normas y los formatos de los datos, junto con un identificador \u00fanico, puede conducir a una mayor interoperabilidad y a un mejor intercambio de datos entre las principales partes interesadas.<\/li>\n<li><strong>Reducci\u00f3n de los tiempos de espera de los pacientes:<\/strong> la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">limpieza de datos<\/a> automatizada, el <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">cotejo<\/a> y la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-deduplicacion-de-datos-utilice-reglas-integradas-y-personalizadas-para-la-deduplicacion-de-crm\/\">deduplicaci\u00f3n<\/a> pueden minimizar los retrasos significativos en la resoluci\u00f3n de las identidades de los pacientes y acelerar el tiempo de tratamiento de los pacientes cr\u00edticos.<\/li>\n<li><strong>Ahorro de costes: <\/strong>La ausencia de registros m\u00e9dicos duplicados e incoherencias puede ayudar a evitar gastos innecesarios en equipos de tratamiento y personal m\u00e9dico.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Por muy importante que sea la vinculaci\u00f3n de registros para la asistencia sanitaria, pocos proveedores de servicios sanitarios han conseguido resolver los retos de la vinculaci\u00f3n 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 \u00fanico que pueda aplicarse de forma coherente en millones de registros.<\/p>\n<p>Por otro lado, el uso de un <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-vinculacion-de-registros\/\">software de vinculaci\u00f3n de registros<\/a> espec\u00edfico puede ayudar a los proveedores de asistencia sanitaria a beneficiarse de la escalabilidad de los procesos de consolidaci\u00f3n y correspondencia de datos, as\u00ed como de la automatizaci\u00f3n para acelerar el tiempo de tratamiento y reducir los tiempos de espera.<\/p>\n<p style=\"font-size: 30px;\"><strong>Vinculaci\u00f3n de registros mediante DataMatch Enterprise <\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/datamatch-enterprise-calificado-como-el-producto-numero-uno-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> es la soluci\u00f3n de software de vinculaci\u00f3n de registros de Data Ladder que permite vincular con precisi\u00f3n 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 ortogr\u00e1ficos y formatos variados hasta entidades conciliadas y duplicados.<\/p>\n<p style=\"font-size: 24px;\">M\u00e9todos de vinculaci\u00f3n de registros para mejorar la calidad de los datos en la sanidad<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Importaci\u00f3n de datos de fuentes dispares: <\/strong>DataMatch Enterprise es capaz de ingerir registros m\u00e9dicos en varios tipos de bases de datos y fuentes como SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, JSON y tambi\u00e9n bases de datos propias a trav\u00e9s de ODBC y Rest APIs. Gracias a estas integraciones nativas, DataMatch Enterprise puede vincular conjuntos de datos compuestos por millones de registros.<\/li>\n<li><strong>Estandarizaci\u00f3n de nombres y direcciones: <\/strong>Al importar fuentes de datos dispares, DataMatch Enterprise cuenta con una pl\u00e9tora de opciones de estandarizaci\u00f3n y limpieza de datos que incluyen la eliminaci\u00f3n de los espacios iniciales y finales, la correcci\u00f3n de errores de escritura, la sustituci\u00f3n de ceros por oes y viceversa, y mucho m\u00e1s. En cuanto a la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/guia-rapida-para-la-normalizacion-y-verificacion-de-direcciones\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">estandarizaci\u00f3n de direcciones<\/a>, DataMatch Enterprise cuenta con una base de datos de USPS incorporada que puede utilizarse como conjunto de datos de referencia a trav\u00e9s del cual se pueden rellenar y estandarizar los detalles de ubicaci\u00f3n que faltan, como el n\u00famero de apartamento, el nombre de la calle y el c\u00f3digo postal, seg\u00fan las directrices de USPS.<\/li>\n<li><strong>Establezca identificadores \u00fanicos: <\/strong>dado que es posible que los pacientes est\u00e9n registrados con diferentes n\u00fameros de identidad m\u00e9dica, DataMatch Enterprise le permite crear definiciones y criterios de coincidencia basados en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/comparacion-difusa-101-limpieza-y-vinculacion-de-datos-desordenados\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">algoritmos<\/a> propios de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/comparacion-difusa-101-limpieza-y-vinculacion-de-datos-desordenados\/\" target=\"{wpml_trans_unit_3_0_71_2_2_-1_1}\" rel=\"{wpml_trans_unit_3_0_71_2_2_-1_2} noopener\">coincidencia difusa<\/a> para hacer coincidir registros no exactos con un m\u00ednimo de falsos positivos. El resultado son unas coincidencias m\u00e1s precisas que pueden manipularse f\u00e1cilmente cambiando la sensibilidad de las coincidencias.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size: 30px;\"><strong>Conclusi\u00f3n: <\/strong><\/p>\n<p>Los proveedores de servicios sanitarios se enfrentan a un reto cr\u00edtico a la hora de vincular con precisi\u00f3n los silos de datos m\u00e9dicos entre sistemas dispares para administrar eficazmente el diagn\u00f3stico 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.<\/p>\n<p>Sin embargo, utilizando un software de vinculaci\u00f3n de registros como DataMatch Enterprise, las anomal\u00edas en los datos, como direcciones de pacientes variadas e incompletas, datos de segundo nombre y otros errores, pueden identificarse, limpiarse y estandarizarse f\u00e1cilmente para aumentar la precisi\u00f3n de la vinculaci\u00f3n.<\/p>\n<p><em>Para m\u00e1s informaci\u00f3n, por favor <\/em><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/contacta-con-nosotros-escalera-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n<em>p\u00f3ngase en contacto<\/em><br \/>\n<\/a><em> con nosotros hoy mismo para informarse sobre c\u00f3mo se puede implementar DataMatch Enterprise para la comparaci\u00f3n de pacientes o <\/em><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/prueba-gratuita-software-de-cotejo-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><br \/>\n<em>descargue nuestra prueba gratuita del producto<\/em><br \/>\n<\/a><em> para empezar de inmediato.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abLa identificaci\u00f3n precisa de los pacientes es una de las cuestiones operativas m\u00e1s dif\u00edciles durante una emergencia de salud p\u00fablica, y la respuesta nacional a la pandemia, incluida la puesta en marcha de los programas de vacunaci\u00f3n, ha puesto de manifiesto las repercusiones de no contar con una estrategia nacional para conectar a los pacientes [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":60390,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1340],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site 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