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Perspectivas

El coraje de mejorar la calidad de los datos

Por qué es importante

“Lo que comenzó como una tarea ardua se ha convertido en una fuente de alegría y orgullo”.

Durante la época del año que a menudo temen quienes trabajan en el departamento de Monitoreo y Evaluación de un hospital (el período de presentación de informes trimestrales), mis colegas y yo descubrimos una sorprendente discrepancia en nuestros datos. El número de muertes notificadas a través de las salas de hospitalización era bajo en comparación con el número notificado a través de la morgue del hospital.

Tras una exploración más profunda, descubrimos que este tipo de subregistro (y, a veces, sobrerregistro) se había convertido en un problema común en múltiples elementos de datos. No hace falta decir que los datos de calidad son cruciales para la planificación, la asignación de recursos y el seguimiento y la evaluación del rendimiento. La mala calidad limita la utilidad de dichos datos para la toma de decisiones informadas. Nuestra experiencia dio origen a nuestro viaje para mejorar la calidad de los datos en el hospital.

Ubuntu Team

Los miembros del equipo de mejora de calidad y el director ejecutivo del hospital se reúnen.

Sentando las bases para el cambio

Para identificar oportunidades y desafíos, comenzamos con el contexto de las prácticas actuales en el Hospital Zewditu Memorial en Adís Abeba, Etiopía. Hicimos un análisis profundo de nuestro desempeño adaptando una herramienta de USAID, la Lista de verificación de evaluación de la calidad de los datos (DQA) . Esta herramienta define varias dimensiones de la calidad de los datos: integridad, validez, consistencia, puntualidad y precisión. Estos atributos básicos se utilizaron en una evaluación de referencia de nuestros datos con un resultado del 41 por ciento (de un 100 por ciento) en todas las dimensiones.

A continuación, nos propusimos comprender verdaderamente los factores que contribuían a esta baja puntuación. Utilizamos un diagrama de espina de pescado (un diagrama que visualiza los factores de una manera organizada, sencilla y fácil de entender), que nos ayudó a determinar las causas fundamentales de los desafíos mediante una lluvia de ideas con los líderes de cada unidad de datos. Al analizar el problema y registrar sus posibles causas, el equipo iluminó las posibles soluciones.

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Los equipos utilizaron un diagrama de espina de pescado para investigar las posibles causas de la mala calidad de los datos.

Creando soluciones

El equipo, empoderado por participar en esta exploración, estaba listo para abordar los problemas a través de estos pasos:

  • Formación y participación del equipo: Desarrollamos un equipo multidisciplinario compuesto por líderes de equipos de casos (enfermeras), directores de departamento (médicos generales), técnicos de información sanitaria, un experto en seguimiento y evaluación y un asesor de mejora de la calidad. El equipo creó un diagrama de flujo del proceso de gestión de datos existente, desde la captura de datos hasta la entrada final en la base de datos, así como gráficos detallados para cada unidad de prestación de servicios individual. Coordinamos los pasos del proceso con los propietarios y definimos medidas clave del proceso y de los resultados para realizar un seguimiento de las mejoras.

Flowchart

El equipo desarrolló diagramas de flujo para explorar el proceso de gestión de datos existente.

  • Creación de capacidad y rediseño del sistema: Los expertos del Ministerio de Salud identificaron a los propietarios y administradores de datos y los capacitaron en el nuevo flujo de datos deseado. La alta dirección actualizó los ciclos de datos y las descripciones de puestos, y el liderazgo de Monitoreo y Evaluación desarrolló herramientas de seguimiento para cada dominio de calidad de los datos. El equipo estableció mecanismos para la revisión mensual de los datos por parte de los administradores, seguida de la presentación de informes a la unidad del Sistema de Información de Gestión de la Salud (HMIS). Rediseñamos las herramientas para la gestión de datos y creamos protocolos utilizando principios de factores humanos para mejorar la participación y la facilidad de uso. Estas guías se pusieron a disposición de todas las unidades participantes. Cada equipo presentó un informe de autoevaluación y fue verificado por los directores y el equipo de monitoreo del desempeño.

    Data Management

El equipo propuso un proceso revisado para el ciclo de gestión de datos.

Team Data Management
Informes, comunicación y ciclos de retroalimentación: El equipo estableció foros mensuales para la presentación de datos, el debate y la toma de decisiones sobre las medidas a tomar para cada unidad de datos. Se proporcionaron paneles de control para cada unidad para hacer un seguimiento de su desempeño. Un equipo de supervisión del desempeño del hospital, dirigido por el director médico y el director ejecutivo, proporcionó retroalimentación a cada equipo mensualmente y se puso en marcha un sistema de rendición de cuentas para verificar la puntualidad, la integridad y la exactitud de los datos. Estos datos se verifican mediante un método de muestreo aleatorio y una evaluación de garantía de calidad de los lotes. El equipo multidisciplinario compartió la responsabilidad de la gestión de los datos.

Tracking Data Quality

El equipo utilizó múltiples herramientas para rastrear la calidad de los datos.

  • Reconocimiento y recompensa: El equipo estableció un sistema de reconocimiento para la mejora de la calidad de los datos basado en la puntuación de la herramienta de evaluación de la calidad de los datos. Los departamentos con mejor desempeño fueron recompensados con becas locales, certificados de reconocimiento y trofeos. Este sistema de recompensas creó un sentido de competencia y motivación para seguir fortaleciendo el sistema de gestión de datos.

Resultados y sostenibilidad de los logros

Al principio, la cuestión de la propiedad de los datos supuso un gran desafío para este proyecto. Los médicos creían que la unidad HMIS era responsable de la gestión de los datos y no prestaba atención a los mismos, por lo que estos no eran representativos de la realidad.

La participación del equipo directivo superior, el seguimiento frecuente y la demostración del uso de los datos para la toma de decisiones cambiaron la cultura. Ahora, un equipo de supervisión del rendimiento realiza un seguimiento de la calidad de los datos y los compara con los planes del hospital. Los médicos conocen el valor de los datos para la toma de decisiones y prestan atención a los problemas de calidad relacionados con los datos. Como resultado, decidieron que la calidad de los datos debería ser uno de los criterios para el programa de reconocimiento dirigido por la dirección del hospital. Se prioriza el trabajo en la calidad de los datos.

En los primeros tres meses, la puntuación de calidad de los datos mejoró del 41 por ciento al 77 por ciento. Tres meses después, la puntuación mejoró aún más hasta el 80 por ciento. La participación de los equipos de mejora y de la alta dirección en múltiples intervenciones condujo a una mejora significativa de la calidad de los datos. Alentar a los usuarios finales de los datos a reconocer las deficiencias en la calidad y cómo los datos afectan a sus decisiones clínicas fomentó la propiedad y el liderazgo del proceso. Además, vincular la calidad de los datos a un sistema de recompensas y reconocimiento impulsó la motivación del personal y garantizó la sostenibilidad del sistema mejorado de gestión de datos.

Lo que comenzó como una tarea abrumadora se ha convertido en una fuente de alegría y orgullo, ya que brindamos con confianza datos a la gerencia para su uso. Estamos seguros de que con este cambio en el proceso de gestión de datos, brindaremos una mejor atención a nuestros pacientes gracias a datos de calidad.

Ahlam Mahmoud es asesor técnico sénior de monitoreo y evaluación en el Hospital Zewditu Memorial.

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