Resumen

En el sector salud, los reportes de entrega de recetas y asignación de citas médicas son generados por las Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud y entregados a las Entidades Promotoras de Servicios de Salud. Estos reportes suelen tener una estructura incoherente; inconsistencias en el formato; datos inexistentes, incompletos o no estandarizados. Estos problemas afectan a la calidad de los datos y dificultan la fiabilidad de la información. Para solucionar esto, se propone adaptar las categorías de calidad de datos de Kahn, a estos informes, considerando que el sector salud acepta estas categorías y contempla no sólo la estructura y dominio de los datos, sino también su completitud y plausibilidad (credibilidad). Esta investigación siguió la metodología del Patrón de Investigación Iterativa de Pratt, se observaron estudios relacionados con el tema y se analizaron los atributos de la entrega de recetas y la asignación de citas para comprender en detalle el problema y sus implicaciones. A continuación, se adaptaron las categorías de calidad de datos propuestas por Kahn, teniendo en cuenta los problemas detectados en estos informes. Posteriormente, un grupo de expertos sanitarios evaluó la adaptación propuesta mediante la técnica de grupo focal. Los resultados, según su percepción, mostraron que el informe de entrega de recetas obtuvo un 66,7% en la categoría "Totalmente de acuerdo" y un 33,3% en la categoría "De acuerdo"; la asignación de citas médicas tuvo un 73,3% en "Totalmente de acuerdo" y un 26,7% en "De acuerdo", según la escala Likert. En conclusión, esta investigación contribuye a reforzar la calidad de los datos de estos informes, proporcionando directrices para mejorar la fiabilidad de la información.

I. INTRODUCCIÓN

El sector sanitario genera diariamente grandes cantidades de datos; sin embargo, la falta de calidad de los mismos se ha convertido en un problema para su análisis, ya que una información de baja calidad puede llevar a conclusiones y decisiones erróneas; en cambio, el uso de datos precisos y fiables permitirá tomar decisiones informadas y generar valor en este sector [1].

En este contexto, las Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud (IPS) poseen grandes cantidades de datos, parte de los cuales son reportados a las Entidades Promotoras de Servicios de Salud (EPS) para el seguimiento de los servicios prestados. Sin embargo, dentro de estos reportes, en particular sobre la entrega de recetas y la asignación de citas médicas, son frecuentes problemas como (i) atributos que carecen de una estructura coherente y son inconsistentes en su formato; (ii) código de medicamento único incompleto, inexistente o registrado con los códigos de la Clasificación Anatómica Terapéutica (ATC), lo que no permite identificar la presentación comercial del medicamento entregado al afiliado; (iii) códigos de diagnóstico inexistentes o incompletos de acuerdo con la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE10); (iv) información de afiliados inexistentes en la base de datos o afiliados a otras EPS; (v) cantidades prescritas, entregadas, días de tratamiento, fechas de presentación y entrega con errores e inconsistencias, vgr. g., cantidades entregadas superiores a las formuladas, fechas de entrega anteriores a la prescripción[2].

• Materias:Registros médicos electrónicos Aplicaciones médicas Prescripción médica Tecnología médica
• Subjects:Electronic medical records Medical applications Medical prescription Medical technology
• Palabras claves:Calidad de datos; Categorías de calidad de datos; Entrega de medicamentos; Programación de citas médicas; Conformidad; Completeness; Plausibilidad; Reporte regulatorio de salud
• Keywords:Data quality; Data quality categories; Drug delivery; Medical appointment scheduling; Conformance; Completeness; Plausibility; Health regulatory reporting