За последние несколько месяцев мы заменяли нашу Информационную систему по уходу за пациентами в некоторых наших больницах. В рамках процесса внедрения мы хотим убедиться, что все новые данные, проходящие через новую систему, соответствуют историческим данным. Например, если мы обычно видим 160 пациентов +/- X% в отделении неотложной помощи, а вчера мы видели 180 пациентов, мы хотим иметь возможность сказать, ожидается ли это или, возможно, происходит некоторое дублирование данных. Для этого мы уже внедрили решение для мониторинга качества данных, и оно, похоже, работает (на основе avg +/- 3 std dev, после тестирования на нормальность). Мы использовали этот подход для мониторинга показателей высокого уровня в 4-5 разных больницах (еще 4 в будущем) и в разных предметных областях (медицинская визуализация, стационарные услуги, неотложная помощь и т. Д.).
Проблема, с которой мы сталкиваемся сейчас, заключается в том, что нам необходимо начать мониторинг качества данных на более детальном уровне, но мы бы хотели избежать «информационной / метрической перегрузки». Например, каждая запись, относящаяся к той же метрике, упомянутой выше (посещения ED), может быть разделена на 5 различных уровней остроты зрения (от 1-реанимации до 5-несрочных). Из 160 посещений ED, наблюдаемых в обычный день, 3 могут быть Acuity 1, 25 Acuity 2, 70 Acuity 3, 50 Acuity 4 и 12 Acuity 5. Один из вариантов - сделать то же самое, что мы делали ранее, и сравнить Acuity каждого дня. 1 посещений ЭД для исторического среднего +/- 3-го уровня, но это привело бы к резкому увеличению числа метрик, которые необходимо отслеживать (кроме рассмотрения посещений ЭД по остроте, мы также можем посмотреть на посещения ЭД по диагностика, по режиму прибытия, по месту выгрузки и т. д.). У меня вопрос, есть ли способ мониторинга метрик с подкатегориями с использованием единой сводной статистики?
Спасибо!