卫生统计数据质量控制方法
浅谈卫生统计网络直报系统数据质量管理与控制
浅谈卫生统计网络直报系统数据质量管理与控制发布时间：2022-06-22T06:44:02.834Z 来源：《科技新时代》2022年6期作者：王密锋[导读] 在“互联网+”信息化背景下，医院的发展和决策离不开高质量的卫生统计数据，卫生统计工作应与时俱进，融入互联网大数据中。
本文将结合相关的统计数据进行分析，重点针对卫生统计数据质量管理与控制工作进行研究，探讨卫生统计数据质量的重要性，更好的发现卫生统计数据质量中存在的问题，寻求提高卫生统计数据质量管理与控制的有效措施。
王密锋韶山市银田镇卫生院 411302摘要：在“互联网+”信息化背景下，医院的发展和决策离不开高质量的卫生统计数据，卫生统计工作应与时俱进，融入互联网大数据中。
本文将结合相关的统计数据进行分析，重点针对卫生统计数据质量管理与控制工作进行研究，探讨卫生统计数据质量的重要性，更好的发现卫生统计数据质量中存在的问题，寻求提高卫生统计数据质量管理与控制的有效措施。
关键词：卫生统计数据；质量管理与控制一、引言真实、准确、及时、完整的统计数据能够为医院中长期战略发展目标的制定提供数据支撑，能预测医院运行效果，提高绩效目标管理。
同时错误的、不真实的统计数据将会影响医院的决策方向，因此保障卫生统计数据的真实性、准确性、及时性、完整性，防范和惩治统计造假，是医院统计工作的首要任务。
二、卫生统计数据质量卫生统计数据，即国家卫生部卫生统计网络直报包括《医疗卫生机构月报、季报、年报》、《收入费用表》、《卫生人力基本信息调查表》、《医疗设备调查表》、《住院病案首页》等报表，数据来源于医疗3.0门诊系统、医疗3.0住院系统、医院财务报表系统，医疗保险报销系统、收费系统，数据涉及医院多个方面，需要统计人员通过现代信息化手段有效收集，甄别数据信息。
卫生统计数据质量主要包括卫生统计服务质量和卫生统计工作质量的统计，是单位进行决策、监督、绩效考核的重要依据。
卫生统计服务质量指卫生统计服务效果，包含医院门诊总费用、门诊人次、次均费用，住院费用、出入院人数、住院次均费用、住院日均费用、治愈率、病死率、床位使用率、病床周转次数、药品收入与治疗收入的比率、医院总收入、总费用等。
医院卫生统计调查表异常值的检测与控制
·5·《中国商界》年月总第期管理◎管理论坛卫生统计调查表是卫生部为全面了解卫生事业的基本情况及发展水平而编制的，为制订卫生工作方针政策，编制和检查卫生事业计划提供依据。
统计调查表中的数据来源于基层单位，因此，作为基层单位的医院，其数据质量对于政府的决策和为更好地服务于社会都是至关重要的。
然而，在医院中，由于种种因素，统计调查表数据源数据异常已经成为一个普遍性的问题，并在一定程度上危害统计调查表的数据质量，进而会影响到医院乃至上级卫生部门的预测与决策。
因而，进行异常数据的研究，对严重失真的数据加以识别处理具有重要的现实意义。
目前，对于医院卫生统计调查表数据异常常见的处理方法有：1.对于单一样本异常数据的检测,一般采用N a i r 检验法、G r ubbs 检验法、Di x o n 检验法、t -检验、偏度－峰度检验法等传统的检测方法,前三种都用全体数据的算术平均值估计总体中心位置参数，稳健性差，容易产生异常值“遮蔽”现象，后两种一般仅用于小样本量数据。
2.对于变量间异常值的综合检测，一般采用马氏距离法，但其主要用于X 空间异常值的诊断，由于异常值可使均数向量偏移并使协方差阵增大，使得掩盖现象有可能发生。
针对上述情况，本文介绍一种可克服上述方法主要缺陷的异常数据处理方法，并用于处理医院卫生统计调查表数据异常。
一、资料与方法1.资料来源本研究资料来源于某“三甲”医院卫统4表中能综合反应2005年医院医疗质量的各个指标所需的数据源，包括出院人次(Y)、门诊人次(X1)、实有床数(X2)、病床周转次数(X 3)、病床工作日(X 4)、病床使用率%(X 5)、出院者平均住院日(X6)等七个指标45个观测点。
上述各指标经对数转换后服从正态分布，因而本文主要研究正态分布下的异常值的判断处理。
2.方法对单一样本观测数据中的异常值检测，采用了G r ubbs 检验、D i xon 检验、N a i r 检验和偏度－峰度检验与样本中位数检验相比较；变量间的异常值的综合检测，采用马氏距离法和LTS 回归准则进行检测并比较。
卫生统计在医院管理中的作用和具体措施分析
卫生统计在医院管理中的作用和具体措施分析随着医疗技术的不断发展和医院管理水平的提高，卫生统计在医院管理中的作用日益凸显。
卫生统计是指通过收集、整理、分析医疗卫生领域相关数据，为医院决策提供科学依据的一项重要工作。
在医院管理中，卫生统计既可以帮助医院领导层全面了解医院的运行状况，也可以为医院改进管理、提升服务质量提供数据支持。
本文将结合卫生统计的作用，分析其在医院管理中的具体措施。
1. 了解医院的运行状况卫生统计可以通过收集和分析医院的运营数据，包括医疗服务量、人员结构、收入支出等方面的数据，全面了解医院的运行状况。
通过对医院运行状况的分析，可以及时了解医院的强项和薄弱环节，为医院的管理决策提供依据。
2. 预测医疗需求通过对卫生统计数据的分析，可以发现不同时段、不同病种的就诊状况，科学预测医疗服务需求，为医院合理调配资源、优化服务流程提供依据。
3. 提升医院管理水平卫生统计可以帮助医院发现存在的问题，包括人员效率、服务质量、资源利用等方面的问题，为医院管理提供数据支持，帮助医院管理层及时调整管理策略，提升医院管理水平。
1. 建立健全的数据采集系统医院管理部门应建立完善的数据采集系统，包括对各个部门、科室的医疗服务量、病例信息、药品消耗、医疗设备使用情况等数据进行统一采集和登记。
采集的数据应准确、全面，并应保证数据的时效性。
2. 加强统计数据的分析与研究医院管理部门应针对采集到的数据，加强统计分析和研究，掌握医院运行的基本特点、规律和趋势。
通过对数据的分析，可以实施精细化管理，提升医院服务水平。
3. 设立卫生统计岗位建议医院设立专职的卫生统计岗位，负责医院运行数据的收集、整理和分析工作。
卫生统计人员应具备扎实的统计学理论知识和医学知识，能够熟练运用专业统计软件进行数据处理和分析。
4. 制定合理的管理决策卫生统计的数据分析结果应成为医院管理决策的重要依据，为医院的战略规划、资源调配、质量控制、成本控制等提供科学支持和技术指导。
关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见
关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见1. 引言1.1 研究背景卫生统计数据质量是保障公共卫生工作准确性和及时性的重要环节。
在实际工作中，我们发现卫生统计数据质量存在着一些常见问题。
这些问题不仅影响了卫生统计数据的科学性和可靠性，也给卫生工作的决策和实践带来了一定困扰。
为了解决这些问题，我们有必要对卫生统计数据质量进行深入研究与改进。
在当前信息化时代，卫生统计数据的收集、处理和分析已经越来越依赖于信息技术。
由于卫生系统的复杂性和数据的多样性，数据的准确性和完整性并不容易保障。
在实际的数据收集过程中，常常存在着数据报告不及时、数据缺失、数据录入错误等问题。
这些问题导致了数据的不完整性和不准确性，从而影响了数据的科学性和可靠性。
为了提高卫生统计数据的质量，我们有必要深入分析数据收集、处理和分析过程中存在的问题，从而找到合适的改进方法。
只有这样，我们才能更好地保障卫生统计数据的质量，为卫生工作的决策提供可靠的数据支持。
1.2 研究目的研究目的是通过对卫生统计数据质量存在的常见问题进行深入分析，找出问题所在，探讨可能的改进方法和建议，从而提高卫生统计数据的准确性、可靠性和实用性。
通过本研究的深入探讨，为卫生部门和相关机构提供借鉴和参考，进一步提升卫生统计工作的水平和质量。
通过对数据收集过程、数据处理方式、数据分析手段的问题进行全面分析，得出有效的解决方案和改进意见，为相关工作人员提供指导和帮助，促进卫生统计数据质量的提升，为卫生政策的制定和实施提供有力支持。
本研究旨在发现卫生统计数据质量存在的常见问题，并提出切实可行的改进措施，为卫生统计工作的规范化、标准化和科学化奠定基础，提高数据质量和数据利用价值，推动卫生统计工作的持续发展。
2. 正文2.1 数据收集过程中存在的问题数据收集过程中存在的问题包括以下几个方面：首先是数据来源不清晰。
在卫生统计数据收集过程中，数据来源的准确性和可靠性直接影响着数据质量，然而很多时候数据来源并不明确，缺乏必要的来源标识和说明，导致数据的真实性难以确认。
卫生统计数据质量存在的主要问题及其控制措施
第26卷第11期卫生软科学V ol.26 No.11 2012年11月Soft Science of Health Nov.,2012●卫生资源●卫生统计数据质量存在的主要问题及其控制措施应桂英1，段占祺1，郑建智1，王 敏2（1.四川省卫生信息中心，四川成都610041；2.成都中医药大学，四川成都610041）摘 要：为提高卫生统计数据质量，对国内外近几年卫生统计数据质量存在的主要问题及其控制措施进行综合评价，认为数据质量存在的主要问题是不够真实、不够准确，时效性、可比性差，适用性不够强。
针对上述问题应采取如下措施：树立新的数据质量理念，提高人员素质，加强诚信教育，改善统计调查的环境；改革统计体制，加强法律制度建设，提高执行力；加强顶层设计，提高调查制度制定的科学性；建立数据质量评估制度；加强统计基础工作建设，规范信息化建设等。
关键词：卫生统计；数据质量；措施中图分类号：R195.1 文献标识码：B 文章编号：1003-2800（2012）11-0933-03卫生统计数据是卫生行政部门核拨卫生事业经费、确定卫生工作任务与目标、实施卫生管理与改革决策的重要依据[1]。
卫生统计数据质量的准确与否，直接影响卫生政策制定的科学性，影响医改的评价和监测，影响整个卫生事业的发展。
因此，探讨卫生统计数据质量存在的主要问题，有针对性地采取措施是十分必要的。
1 认识数据质量1.1 数据质量的内涵对数据质量的认识一直比较局限，大多数人认为数据质量问题主要是准确性问题，而近20年来国内外对数据质量的研究认为，数据质量是多维的、全方位的[2]。
它包括真实性、准确性、可靠性、完整性、及时性、可比性、适用性、经济性、可得性和保密性，并认为数据质量是指统计信息对用户需求的满足程度[3]。
1.2 数据质量的责任长期以来，多数人认为数据质量问题是统计部门的事，数据质量不真实、不准确，归咎于统计部门。
然而影响数据质量的因素较多，从源头数据采集到数据上报、汇总、分析及利用的各个环节都会影响数据质量。
流行病学与卫生统计学的质量控制与质量保证
流行病学与卫生统计学的质量控制与质量保证在流行病学与卫生统计学领域中，质量控制与质量保证是确保研究结果可靠和有效的重要步骤。
本文将探讨流行病学与卫生统计学中质量控制与质量保证的概念、方法和应用。
一、质量控制与质量保证的概念在流行病学与卫生统计学中，质量控制是指通过监测和控制各种环节的质量过程，以确保数据的准确性和可靠性。
质量控制包括研究设计、样本选择、数据收集、数据分析和结果解释等各个环节。
而质量保证则是指采取各种有效措施，来确保数据的完整性、一致性和可靠性。
二、质量控制与质量保证的方法1. 研究设计和样本选择良好的研究设计和样本选择是质量控制与质量保证的基础。
在流行病学研究中，合理的研究设计包括确定研究问题、选择研究类型和设计研究方法等。
样本选择是流行病学研究的重要环节，要考虑到样本的代表性、样本大小和样本分配等因素。
2. 数据收集数据收集是质量控制的关键环节。
确保数据的准确性和可靠性需要建立合适的数据收集工具、进行培训和监督调查人员，并进行数据质量的监测与检验。
在数据收集过程中，应该及时发现和纠正潜在的问题，确保数据的完整性和准确性。
3. 数据管理和分析数据管理和分析是流行病学与卫生统计学中非常重要的环节。
在进行数据管理时，需要确保数据的安全性和完整性，建立适当的数据库，并进行数据清洗和数据验证。
数据分析要选择合适的统计方法，并对结果进行验证和解释。
4. 结果解释和报告准确的结果解释和报告能够提高研究的可信度和可靠性。
在结果解释时，要进行充分的数据分析和解读，结合相关的研究背景和实际情况进行合理的解释。
在报告中，要清晰地呈现研究的目的、方法、结果和结论，为读者提供准确的信息。
三、质量控制与质量保证的应用质量控制和质量保证在流行病学和卫生统计学中的应用非常广泛。
例如，在疫情调查中，通过质量控制方法确保患者样本的选择和疫情数据的准确性；在临床试验中，通过质量保证的措施来保证试验结果的可靠性和一致性；在流行病学调查中，通过合理的样本选择和数据收集方法，确保调查结果的可信度和有效性。
统计数据质量控制制度
统计数据质量控制制度标题：统计数据质量控制制度引言概述：统计数据在各行各业中起着重要的作用，对于决策和规划具有重要意义。
然而，数据的质量直接影响到统计结果的准确性和可信度。
为了保证数据的质量，建立统计数据质量控制制度是至关重要的。
一、数据采集1.1 确定数据来源：首先要确保数据的来源是可信的，数据采集的源头必须是可靠的机构或者系统。
1.2 设定数据采集标准：建立数据采集的标准和流程，确保数据采集的一致性和准确性。
1.3 采用自动化技术：利用现代化的自动化技术来进行数据采集，减少人为干预，提高数据采集的效率和准确性。
二、数据存储2.1 确保数据安全：建立完善的数据存储系统，包括数据备份和加密等措施，确保数据的安全性。
2.2 规范数据存储格式：统一规范数据的存储格式，方便数据的管理和检索。
2.3 设定数据存储周期：根据数据的重要性和敏感性，设定不同的数据存储周期，确保数据的及时性和完整性。
三、数据处理3.1 制定数据处理流程：建立数据处理的标准流程，包括数据清洗、转换和整合等环节，确保数据处理的准确性和完整性。
3.2 进行数据质量检验：在数据处理的过程中，要进行数据质量检验，包括数据的一致性、完整性和准确性等方面。
3.3 引入数据质量工具：可以借助数据质量工具来进行数据的监控和分析，及时发现数据质量问题并进行处理。
四、数据分析4.1 制定数据分析标准：建立数据分析的标准和方法，确保数据分析的准确性和可靠性。
4.2 进行数据分析验证：在数据分析的过程中，要进行数据的验证和对照，确保数据分析结果的一致性和正确性。
4.3 制定数据分析报告：对于数据分析结果，要制定详细的数据分析报告，清晰地呈现数据的分析结果和结论。
五、数据监控5.1 建立数据监控机制：建立数据监控的机制，对数据的采集、存储、处理和分析等环节进行监控和检查。
5.2 定期数据质量评估：定期对数据的质量进行评估和检查，发现问题及时进行整改和改进。
浅析卫生统计数据质量及其在现代医院管理中的作用
浅析卫生统计数据质量及其在现代医院管理中的作用摘要：卫生统计工作作为现代医院管理中的重要组成部分而日益受到医院管理者的重视。
本文首先分析哪些因素决定着卫生统计数据的质量，进一步研究提高卫生统计数据质量的三点方法，最后提出医院卫生统计数据在现代医院管理中的关键性作用。
关键词：卫生统计；数据质量；现代医院管理中图分类号：v221+.1 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2012）03-00-01在现代医院管理中，医院的卫生统计数据日益受到医院管理层的重视，而卫生统计数据质量决定着它的真实性、客观性、有效性，是医院统计工作和灵魂的重中之重。
只有高质量的卫生统计数据才能为现代医院管理提供高效、有力的数据支持和决策支持。
一、卫生统计数据质量的决定因素1.统计意识方面医院各管理层对于卫生统计工作应该给予足够的重视和支持。
卫生统计的基础工作在于数据的收集，只有加强医务人员的统计意识，强化他们对于统计工作的责任感，才能保证所收集的卫生统计数据的真实性、准确性和有效性。
因此，要降低统计人员的工作流动性，提高其对统计工作的责任感，按照工作要求认真填写统计报表，尽力杜绝漏填、错填现象，保证原始数据的真实性和准确性，为之后的统计工作打下坚实的基础，从而提高医院卫生统计数据的质量，确保医院卫生统计工作的顺利开展。
2.人员素质方面医院卫生统计工作是一项跨专业、跨学科的复杂性工作，统计人员必须在熟识医疗知识、医院管理知识的基础上，熟练掌握统计学相关的基础知识和方法。
而目前，我国医院卫生统计工作的人员队伍构成复杂，一部分是之前从事临床工作而因各种原因需要脱离临床工作的医生、护士，另一部分是没有医学知识背景的经济管理相关专业毕业生，前者缺乏统计工作知识和方法，后者不了解医院运作流程和医疗知识。
对于这样的统计工作人员队伍，急需对其加强卫生统计工作知识和技能等全方位的培训，以提高人员队伍的知识水平和业务能力，从而使卫生统计数据质量得以保证。
2021 年版 国家卫生健康统计调查制度
2021 年版国家卫生健康统计调查制度2021年版国家卫生健康统计调查制度的目的是为了提供全面、真实、准确的卫生健康统计数据，为国家决策提供科学依据，推动卫生健康事业的发展。
国家卫生健康统计调查制度包括了以下几个方面的内容：一、调查对象和范围：国家卫生健康统计调查制度对全国范围内的卫生健康领域进行统计调查，包括宏观经济指标、卫生服务机构、人口健康状况、疾病和伤害情况、卫生资源分布等方面的内容。
二、统计指标和数据采集方法：国家卫生健康统计调查制度明确了各项统计指标和数据采集方法，确保统计数据的标准化和可比性。
例如，对于人口健康状况的调查，包括出生率、死亡率、出生缺陷率、婚育率等指标，采集方法包括抽样调查、登记统计等。
三、数据质量控制：国家卫生健康统计调查制度强调数据质量的重要性，包括数据的准确性、完整性、一致性等。
为了确保数据质量，制度规定了数据采集、处理、发布等各个环节的标准和流程，同时加强了数据监测和质量评估的工作。
四、数据报告和发布：国家卫生健康统计调查制度规定了数据报告和发布的时间和形式。
制度要求各级卫生健康部门定期向国家卫生健康委员会上报统计数据，并及时发布相关统计数据和分析报告，以供社会公众和各级卫生健康部门参考。
五、数据共享和利用：国家卫生健康统计调查制度鼓励数据的共享和利用。
制度要求各级卫生健康部门加强数据交流和合作，建立数据共享平台，推动卫生健康信息化和数据驱动的决策，促进卫生健康事业的跨部门、跨区域协同发展。
通过建立健全国家卫生健康统计调查制度，可以实现以下几个方面的目标：一、提供科学依据：国家卫生健康统计调查制度提供了全面、真实、准确的卫生健康统计数据，为国家决策提供科学依据，支持政府制定卫生健康政策和规划，优化资源配置，提高卫生健康服务效能。
二、监测卫生健康状况：国家卫生健康统计调查制度通过监测卫生健康状况，及时掌握人口健康状况、主要疾病和伤害情况等信息，为预防控制重大疾病、制定公共卫生应急预案、改善医疗卫生服务提供参考依据。
关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见
关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见【摘要】本文针对卫生统计数据质量存在的常见问题进行了探讨，并提出了改进意见。
首先分析了缺乏数据准确性、数据采集过程中的偏差以及数据整合和分析过程中的问题。
针对这些问题，提出了加强数据质量管理、建立完善的数据采集机制和加强数据整合和分析技术等改进意见。
通过这些改进措施，可以提高卫生统计数据的准确性和可靠性，为决策和政策制定提供更加可靠的依据。
在结论部分总结了文章的主要观点，并展望了未来对卫生统计数据质量改进的重要性和可能的发展方向。
通过本文的研究，可以为提升卫生统计数据质量提供参考和借鉴。
【关键词】卫生统计数据质量、常见问题、数据准确性、数据采集偏差、数据整合分析问题、改进意见、背景介绍、研究目的、总结、展望未来1. 引言1.1 背景介绍在现代社会，卫生统计数据在公共卫生领域扮演着重要的角色。
它们不仅可以为政府制定健康政策提供依据，还可以帮助公众了解当前健康状况和疾病流行情况。
卫生统计数据质量问题一直是一个备受关注的议题。
数据质量问题可能会导致政策制定偏差、假象疾病流行、无法正确评估卫生系统的运行情况等严重后果。
针对卫生统计数据质量存在的常见问题，有必要进行深入研究和分析，探讨改进方法和措施。
本文将从缺乏数据准确性、数据采集过程中的偏差、数据整合和分析过程中的问题等方面展开讨论。
通过对这些问题的剖析，我们旨在提出有效的改进意见，为卫生统计数据质量的提升提供借鉴和指导。
通过不懈努力，我们相信在不久的将来，卫生统计数据的质量将得到显著提升，为公共卫生事业的发展贡献力量。
1.2 研究目的研究目的是探讨卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见，以提高数据的准确性和可靠性。
通过分析卫生统计数据质量存在的问题，找出导致数据不准确的原因，进而提出针对性的改进措施，以确保卫生统计数据的质量和可靠性。
本研究旨在为卫生统计数据的采集、整合和分析提供参考，为改进卫生统计数据质量提供理论和实践支持。
卫生统计数据质量控制方法
由填报机构对疑似有问题的数据进行核实，修订，重新上报，上级机构及时审批。
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（2）专人解答调查制度与系统操作问题
部、省、州市、县级四级要设立业务熟练的专人及时解答数据在填报过程中涉及的调查制度问题与系统操作问题，并及时整理公布最新的调查制度与系统操作问题与答案（须包含以前的问题与答案），以便尽快统一口径与填报。
3、填报后控制──加强审核审批
（1）自审 ──适用于各类报表 填报机构进行自我审核，包括填报人员的初审、主管人员或专业负责人复查、部门或单位主管统计负责人审查。审核方式包括“逻辑性审核”和“合理性审核”。 ◆逻辑性审核：无法通过时，应按照以下几项进行核实：录入错误、当期数与累计数混淆错误、 数据单位错误、收集的原始数据错误。
（六) 编数据，拼凑数据 集中体现在个别医院业务工作指标直接用上期填写本期数；统计数据明显是估计值，各类数值为整100，整1000，甚至整10000 （七）垃圾数据 常见的有：误填和作废的机构、同一机构多条记录等 （八）其他问题 报送机构两套报表并行，上报数据与本机构掌握的内部数据不一致，如个别医院实有床位数与上报数据差异较大
（三）迟报 实行网络直报以来，个别州市、区县迟报现象比较突出，漏报率较高的州市、区县经常不能按期报送数据。（四）缺项 必填项缺失，个别机构数据不平（五）误填、误录入 填报不细心，误填、误录入数据，出现极值数据：导致数据位数变化。如每诊疗人次医药费、出院病人人均医药费、日均医药费用等出现过高或过低等现象。 一个机构误填一个数据会使全省的平均水平翻倍。
（3）调卫生行政部门要定期开展对调查制度、系统操作、数据控制方法的培训，使数据填报人员对调查制度、系统操作能熟练运用，掌握数据质量控制的一些方法。
浅谈医院统计数据质量及控制措施
浅谈医院统计数据质量及控制措施本文深入探讨了医院统计数据质量的重要性、影响因素，并详细阐述了一系列控制措施。
医院统计数据质量不仅关系到医院内部管理决策的科学性，还影响医疗服务质量的评估、医疗资源的合理分配以及医疗行业的宏观调控等多方面。
准确、完整、及时的统计数据有助于医院提高运营效率、提升医疗服务水平，而低质量的数据可能导致错误的决策，进而影响医院的长远发展。
通过对数据产生各个环节的分析，包括数据收集、录入、整理、分析等，针对性地提出了控制措施，旨在为提高医院统计数据质量提供全面的参考。
一、引言医院统计数据是反映医院医疗活动的信息载体，涵盖了医院的医疗服务数量、质量、效率、效益等多方面的信息。
随着医疗体制改革的不断深入和医院管理的精细化发展，医院统计数据的质量变得愈发重要。
高质量的统计数据能够为医院管理者提供准确的决策依据，有助于优化医疗资源配置、提高医疗服务质量、提升医院竞争力；同时，也是卫生行政部门进行区域卫生规划、医疗质量监管等工作的重要基础。
然而，在实际工作中，医院统计数据质量受到多种因素的影响，存在一些问题，因此探讨如何提高医院统计数据质量及相应的控制措施具有重要的现实意义。
二、医院统计数据质量的重要性（一）医院内部管理决策依据1. 规划与资源分配医院管理者需要依据统计数据来制定医院的发展规划。
例如，通过分析不同科室的门诊量、住院人数、病床使用率等数据，确定各科室的规模扩张或收缩需求。
如果某科室长期病床使用率过高，可能意味着需要增加病床数量；反之，如果使用率过低，则可能需要调整科室布局或资源分配。
药品和医疗器械的采购决策也依赖于统计数据，如根据药品的使用频率、消耗量等数据来确定采购量和库存水平，避免药品积压或缺货现象。
2. 医疗质量控制统计数据是衡量医疗质量的重要工具。
例如，通过统计手术成功率、疾病治愈率、患者死亡率等指标，可以评估各个科室和医生的医疗技术水平。
医院可以针对数据反映出的问题，开展医疗质量改进项目，如降低手术并发症发生率、提高疑难病症的治愈率等。
卫生统计学基础流行病学数据质量控制与校正
卫生统计学基础流行病学数据质量控制与校正在卫生统计学中，流行病学数据的质量控制和校正是确保研究结果准确性和可靠性的重要步骤。
本文将探讨流行病学数据质量控制和校正的基本概念、方法和步骤，以及其在卫生统计学中的应用。
一、引言流行病学是研究人群中疾病的发生、分布和影响因素的科学。
在流行病学研究中，数据的质量对于确保研究结果的可靠性至关重要。
质量控制和校正是在数据采集、管理和分析过程中采取的一系列方法，用于减少或纠正数据错误和偏倚，从而提高数据的准确性和可信度。
二、数据质量控制数据质量控制旨在识别并控制数据采集过程中的错误和偏倚，以确保数据的准确性和可靠性。
以下是一些常见的数据质量控制方法：1.问卷设计和预测试：在正式的数据采集之前，进行问卷的设计和预测试是非常重要的。
通过预测试，可以发现和纠正问卷中的问题和不一致之处，并确保问题的理解和回答方式的一致性。
2.培训和标准化：在进行数据采集工作前，对调查员进行充分的培训是必要的。
培训包括问卷调查的目的、过程、提问技巧和数据记录等方面的内容。
标准化操作可以确保在不同的调查员之间获得一致的数据，减少人为误差的影响。
3.逻辑和范围检查：进行逻辑和范围检查是数据质量控制的重要环节。
逻辑检查可用于验证数据是否满足预先设定的逻辑规则，例如，年龄是否在合理范围内。
范围检查可用于发现异常值和离群值，从而排除潜在的错误数据。
4.重复抽样和重复测量：通过在同一研究对象上进行重复抽样和重复测量，可以评估数据的可靠性和稳定性。
通过计算相邻测量之间的一致性，可以确定数据采集过程中的错误和变异。
三、数据校正数据校正是指对已采集的数据进行修正和校验，以确保数据的准确性和一致性。
以下是一些常见的数据校正方法：1.逻辑校验：逻辑校验是对数据进行逻辑规则的检查和校正。
例如，出生日期晚于调查日期将被视为逻辑错误，需要进行修正。
2.不完整数据处理：不完整数据是指由于各种原因导致部分数据缺失或不完整的情况。
流行病学与卫生统计学中的数据清洗与质量控制
流行病学与卫生统计学中的数据清洗与质量控制数据清洗与质量控制在流行病学与卫生统计学中的重要性数据在流行病学与卫生统计学中起着至关重要的作用。
它是评估疾病传播、判断卫生状况和评估卫生干预措施有效性的基础。
然而，原始数据中可能存在各种错误和不一致之处，这就需要进行数据清洗和质量控制。
本文将探讨在流行病学与卫生统计学中数据清洗与质量控制的方法和意义。
一、数据清洗的方法数据清洗是指通过一系列处理方法和操作，去除数据中的错误、缺失和异常值，以确保数据的准确性和可靠性。
以下是一些常用的数据清洗方法。
1. 缺失值处理缺失值是指数据中存在的未填写或者丢失的记录。
缺失值可能会导致结果的误差和偏差。
在处理缺失值时，可以选择删除包含缺失值的记录，或者使用插补方法填补缺失值。
2. 异常值处理异常值是指与其他观测值明显不同的数值。
异常值可能是由于测量误差或数据录入错误造成的。
在处理异常值时，可以通过删除异常值或使用更合理的估计值进行替代来消除异常值的影响。
3. 数据一致性检查数据一致性检查是确保数据内部的逻辑一致性。
例如，对于某一变量而言，不同的取值应该符合某种内在的关系或规律。
通过检查变量之间的逻辑一致性，可以发现错误或潜在问题。
二、数据质量控制的重要性数据质量控制是指在数据的收集、整理和分析过程中，通过采取一系列措施和方法来提高数据的质量。
以下是数据质量控制的重要性所在。
1. 提高数据的可靠性和准确性数据的质量直接影响到研究结果的可靠性和准确性。
通过数据清洗和质量控制，可以减少错误和偏差，提高数据的可靠性和准确性。
2. 减少信息丢失和误解不良的数据质量可能导致信息的丢失和误解。
清洗和控制数据质量可以保证数据的完整性和一致性，从而减少信息丢失和误解的风险。
3. 提高数据的可用性和可重复性数据清洗和质量控制可以提高数据的可用性和可重复性。
规范的数据清洗和质量控制过程可以使数据更易于获得和使用，同时也便于其他研究者对数据进行验证和重复分析。
卫生统计数据质量审核方法的探讨
卫生统计数据质量审核方法的探讨发表时间：2016-07-14T13:37:20.190Z 来源：《健康世界》2016年第7期作者：梁怀瑾姜文红[导读] 数据质量是统计工作的生命线[1]，为提高我省的卫生统计数据质量。
1.山东大学数学院 250100；2.大连市西岗区疾病预防控制中心 116011 摘要：卫生统计信息为制定卫生工作的方针政策、编制卫生事业的发展规划，评价卫生事业的服务质量、工作效率、经济效益与社会效益以及教学科研等提供最根本的科学依据。
本文对2009年度年报、2010年9月月报及2010年第3季度医改进展监测表数据质量开展审核，旨在明确相关问题并给予改善意见。
关键词：卫生统计数据；数据质量是统计工作的生命线[1]，为提高我省的卫生统计数据质量，我们于2010年1月18～22日、10月18～22日采用会审等方式对已上报的卫生统计信息网络直报系统2009年度年报、2010年9月月报、2010年第3季度医改进展监测表数据质量进行审核，提出数据存在的质量问题返回进行修改，数据质量得到了明显的提高。
1 对象与方法1.1 对象对全省72907个卫生机构2009年度年报表、2010年9月6574个医疗机构月报表、2010年第3季度181个县（市、区）医改进展监测季报表数据报送情况及数据质量进行会审。
1.2 方法召开会审会，组织全省相关系统省级卫生统计专业技术人员及各市（州）、县（市、区）选拔的业务技术骨干、卫生厅医改办、各业务处室相关人员按照制定的各类报表审核流程对数据质量进行审核、控制，年报表会审参会人员为21个市（州）负责卫生统计信息网络直报系统的技术人员，月报表审核参会人员为181个县（市）区卫生统计人员，医改进展监测表参会人员为21个市（州）、181个县（市）区负责医改监测数据采集及报送的相关人员。
1.2.1 培训调查制度指标解释及常见调查表问题由省级专业技术人员对参会人员培训所审核报表的主要指标解释及常见调查表问题，对易出错的机构基本信息、人员分类、医疗费用等进行重点培训，减少分类错误及误填、误录、统计口径不统一等导致的数据质量问题。
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直报系统垃圾进，垃圾出
数据质量问题带来的恶果
◆影响政府决策，甚至误导决策 ◆影响医改的评价等 ◆影响统计信息的公信力，影响政府形象 ◆部分卫生行政部门在做规划时不敢用直报数据，重新搜
集数据等等
三、如何提高国家卫生统计信 息网络直报数据质量？
填 报 前 控 制
填报制度明确、指标解释清晰 制定统一规范的原始台帐 构建开放、灵活完善的统计系统 人员培训到位
◆
——系统审核 方式
现有直报系统设定的审核条件及审核
——重点审核 为省、州市级卫生行政部门的统计部 门（机构）结合自身情况，利用计算机技术对报表中重点数 据进行抽查，并将需要核实的机构数据清单返回给下级统计 部门（机构）以完成对数据的核实
◆
表内审核与表间审核 ——表内审核 根据合理性审核条件，对同一个表审核 数据与真值、表内不同部分之间关系的合理性 ——表间审核 即不同报表期间的审核。以审核过数据 质量较好的某一报表期的数据为参考标准，用其他报表期的 数据与其进行比较。
用等出现过高或过低等现象。
一个机构误填一个数据会使全省的平均水平翻倍。
（六) 编数据，拼凑数据
集中体现在个别医院业务工作指标直接用上期填写本期数；统 计数据明显是估计值，各类数值为整100，整1000，甚至整10000
（七）垃圾数据
常见的有：误填和作废的机构、同一机构多条记录等
（八）其他问题
报送机构两套报表并行，上报数据与本机构掌握的内部数据不 一致，如个别医院实有床位数与上报数据差异较大
（二）漏报
漏报现象较为普遍：月报（特别是1-10表）、季报漏报率高于年报，
小机构漏报率高于大机构。
（三）迟报
实行网络直报以来，个别州市、区县迟报现象比较突出，漏报 率较高的州市、区县经常不能按期报送数据。
（四）缺项
必填项缺失，个别机构数据不平
（五）误填、误录入
填报不细心，误填、误录入数据，出现极值数据：导致数据位 数变化。如每诊疗人次医药费、出院病人人均医药费、日均医药费
（3）调查制度、系统操作、数据质量控制方法 培训到位
各级卫生行政部门要定期开展对调查制度、系统操作 、数据控制方法的培训，使数据填报人员对调查制度、系统 操作能熟练运用，掌握数据质量控制的一些方法。
（4）填报机构三级审核原始数据 ◆ 填表人 审核签字 ◆ 统计负责人审核签字 ◆ 单位负责人审核签字
与其他部门联合审核机构基本信息。如：医疗机 构数的核定需要统计与医政部门共同协调完成。
（5）数据核实与修订
由填报机构对疑似有问题的数据进行核实， 修订，重新上报，上级机构及时审批。
（2）专人解答调查制度与系统操作问题
部、省、州市、县级四级要设立业务熟练的专 人及时解答数据在填报过程中涉及的调查制度问题 与系统操作问题，并及时整理公布最新的调查制度 与系统操作问题与答案（须包含以前的问题与答案 ），以便尽快统一口径与填报。
3、填报后控制──加强审核审批
（1）自审 ──适用于各类报表
填报数据 （持证人员）
填 报 中 控 制
问题 及时解答
填报完毕
填 报 后 控 制
本机构自审
上 报
填报人表内表间审核 (逻辑性合理性)签字 统计负责人审核签字 单位负责人审核签字
未 通 过
上级机构审核（县级、市 级质量控制流程图
1、填 报 前 控 制
（1） 制定明确而具体的调查制度与指标解释 ──问题与答案清楚，不易引起歧义 ──指标解释不宜过多，过于复杂，能在问题上表 达的指标解释放问题中，便于填答 ──问题（调查条目）宜简单明了，即根据问题可 以直接给出答案，而不宜通过判断才能填答 ──切忌同一个问题有两个及以上的答案，同一个 条目包含两个及以上的问题
年报表、月报表、医改监测表适用，审核原始表 人力表、设备表、出院病人调查表需审核汇总分析表（但 需系统支持能及时响应，填报机构能产出本机构的汇总分 析表）
2、填 报 中 控 制
（1）及时信息传达与交流
市（州）、县（市、区）卫生局、各报送机构统计 人员每天至少要登陆一次卫生部或省级直报平台及所属 上级机构建立的QQ工作群、工作邮箱，了解最新的通知 、公告、数据核实修订等要求，及时反馈相应信息，保 证信息的及时畅通。
（2） 制定基层卫生机构统计工作规范，建立规范 的原始台账，同类报送机构数据源渠道统一
卫生行政部门宜制定各级各类卫生机构统计工作规范 ，基层报送机构宜建立统一规范的的原始记录和原始台 账、登记表格，数据源清楚，渠道统一。如分医院类、 乡镇卫生院类、社区卫生服务中心类等制定各级各类报 送机构统计工作规范与原始台帐。
（3）分类别按照审核流程进行审核 ——适用于年报表
对报表分类别分组按照审核流程进行专业审核。 由熟悉报表内容、数据质量填报较好的填报人员审核 同类机构的报表，如可以请有经验的医院统计技术人员审 核医院的报表，妇幼保健院技术人员审核妇幼系统的报表 ，CDC技术人员审核CDC填报的数据等。
（4）联合审核
填报机构进行自我审核，包括填报人员的初审、主管人 员或专业负责人复查、部门或单位主管统计负责人审查。审 核方式包括“逻辑性审核”和“合理性审核”。 ◆逻辑性审核：无法通过时，应按照以下几项进行核实：录入 错误、当期数与累计数混淆错误、 数据单位错误、收集的 原始数据错误。
◆合理性审核：无法通过时，同样需要按照“录入错误”、 “当期数与累计数混淆错误”、“数据单位错误”“收集 的原始数据错误”等对数据进行核实。如果以上几方面均 无错误，则表明所填数据是真实的，可忽略未通过的“合 理性审核”。
二、当前数据质量存在的问题
数据质量普遍存在着“脏数据”
（一）统计口径不清楚
部分人员对统计指标理解不透彻，导致统计口径不对，如上报建筑面
积时包含了租房面积。 信息表分类代码错误。如主办单位、经济类型、分类管理和隶属关系 代码错误，导致主办单位代码和经济类型代码不符，隶属关系代码与行 政区划代码不符等等。代码错误将直接导致汇总信息错误。
卫生统计数据质量控制
一、数据质量的重要性
◆ 数据质量是统计工作的生命线！ ◆ 卫生统计数据为医药卫生体制改革提供重要依据，其 数据质量的优劣直接影响卫生事业预测、决策、政策执 行效果评价等 ◆ 影响医疗服务信息公开，影响政府的公信力
目前，国家卫生统计信息网络直报系统提供的统计数据是卫生 行政部门了解全国卫生资源与医疗服务情况的主要来源，其数据的 变化情况是政府决策部门掌握全国综合卫生状况的晴雨表。
对于数据变动较大或有忽略合理性审核的机构，需要在“ 说明”中进行简要说明，便于上级部门审核时参考。
（2）上级机构审核、审批 ——适用于年报表、月报表
系统审核与重点审核 数据报送完毕后，上级机构对各类报表导出一览表按 设置的审核条件对所属卫生机构进行审核，将发现的未加说 明的异常值进行标识反馈给下级机构进行核实修订，下级机 构须将核实情况进行反馈。