Veri temizliğinde yer alan temel adımlar şunları içerir:
1. Veri Kimliği:
- İlk adım, temizlenmesi gereken veri kaynaklarını belirlemektir. Bu, hasta kayıtlarını, laboratuvar sonuçlarını, ilaç listelerini, prosedürleri, yaşamsal belirtileri ve daha fazlasını içerebilir.
2. Veri Toplama:
- Veri kaynakları belirlendikten sonra veriler toplanır ve düzenlenir. Bu, EHR'ler, laboratuvar bilgi sistemleri ve faturalandırma sistemleri gibi çeşitli sistemlerden verilerin çıkarılmasını ve bunların merkezi bir depoya entegre edilmesini içerebilir.
3. Veri Standardizasyonu:
- Veri standardizasyonu, veri öğelerinin tutarlı olmasını ve ortak bir formatı takip etmesini sağlamayı içerir. Bu, tarih formatlarının, ölçü birimlerinin, kodların (örneğin teşhisler için ICD-10 kodları) ve terminolojilerin standartlaştırılmasını içerir.
4. Veri Doğrulaması:
- Veri doğrulama, verilerin doğruluğunu ve bütünlüğünü doğrulama işlemidir. Bu, eksik değerler, aykırı değerler, yinelenen girişler veya yanlış formatlar gibi hataların kontrol edilmesini içerir. Veri doğrulama teknikleri, veri aralığı kontrollerini, veri türü kontrollerini ve farklı veri kaynakları arasındaki tutarlılık kontrollerini içerebilir.
5. Veri Atımı:
- Veri atama, verilerdeki eksik değerleri tahmin etme veya doldurma işlemidir. Bu, mevcut verilere dayanarak eksik değerleri tahmin etmek için ortalama, medyan veya mod atama gibi istatistiksel yöntemlerin kullanılmasını içerir.
6. Veri Dönüşümü:
- Veri dönüşümü, analiz veya raporlama için daha uygun hale getirmek amacıyla verilerin değiştirilmesini veya dönüştürülmesini içerir. Bu, verileri toplamayı, özet istatistikleri hesaplamayı veya türetilmiş değişkenler oluşturmayı içerebilir.
7. Veri Denetimi ve Kalite Kontrolü:
- Veri temizleme süreçleri, verilerin doğru, eksiksiz, tutarlı ve veri yönetişimi standartları ve düzenlemeleriyle uyumlu olduğundan emin olmak için düzenli denetim ve kalite kontrol kontrollerine tabidir.
Kapsamlı veri temizliği gerçekleştirerek sağlık hizmeti sağlayıcıları ve araştırmacılar, kullandıkları klinik verilerin kalitesini ve güvenilirliğini artırabilir; bu da sonuçta daha iyi karar alma, daha iyi hasta bakımı ve daha iyi araştırma sonuçları sağlar.