Módulo 2 | Aula 2
Qualidade de dados e informação
Desafios na qualidade de Dados em Saúde
Durante todo o ciclo de coleta, processamento, armazenamento, análise e divulgação de dados, diversos fatores podem gerar erros e falhas que afetam sua qualidade. Grande parte dos problemas ocorre durante a coleta dos dados. Erros frequentemente surgem devido à baixa qualidade dos instrumentos de coleta e da documentação de apoio.
Por exemplo, se o instrumento utilizado, como um questionário, ficha ou formulário, contiver linguagem ambígua ou de difícil compreensão, isso pode gerar dificuldades de entendimento e comprometer a validade e confiabilidade dos dados.
Além disso, erros na entrada de dados são outra fonte significativa de problemas. Esses erros podem ocorrer em qualquer fase do processamento dos dados, desde a digitalização e codificação dos dados até consolidação da base final. Entre os erros comuns estão inclusões de dados incorretos, incompletos ou duplicados, os quais têm impacto direto na qualidade das informações geradas a partir desses dados. Perdas de informação, erro de indexação e falhas na integridade, como dados corrompidos ou incompletos devido a erros durante o armazenamento ou transferência, podem comprometer a confiabilidade das informações.
Alguns fatores podem comprometer a análise e interoperabilidade dos dados em saúde. Um deles é a falta de padronização das terminologias, formatos e protocolos. Quando diferentes sistemas de informação ou fontes de dados utilizam termos diferentes para identificar o mesmo conceito clínico ou administrativo, isso dificulta significativamente a integração e a análise conjunta dos dados.
Você já parou para pensar que coisas simples como pequenas variações na nomenclatura de procedimentos, medicamentos ou diagnósticos podem levar a inconsistências nos registros e dificultar a comparação entre diferentes bases de dados? Manter a qualidade nas informações de dados em saúde não é uma tarefa tão trivial.
Abordar esses desafios requer esforços contínuos para melhorar os processos de coleta, padronização, segurança e interoperabilidade dos dados de saúde. Soluções incluem investimentos em tecnologias de informação robustas, implementação de políticas de governança de dados e aperfeiçoamento da capacitação dos profissionais de saúde para garantir práticas adequadas de gestão de dados.
A implementação de estratégias de validação de dados visa garantir a precisão e integridade das informações coletadas. Isso pode ser realizado utilizando métodos automatizados, como algoritmos de verificação de consistência, que detectam erros lógicos ou inconsistentes nos dados. Além disso, é essencial estabelecer programas de auditoria regular para revisar continuamente a qualidade dos dados ao longo do tempo. Isso inclui a análise periódica dos dados para identificar erros sistemáticos, inconsistências ou lacunas na coleta de informações.