卫生统计数据质量评核方法范文

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［1］。数据质量是统计工作的生命线，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（卫统1-1表至1-8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。具体审核方法如下：

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。

1.2.2培训数据质量控制方法培训数据质量的重要性、数据质量问题案例及控制方法，提高参会人员对数据质量的认识，掌握数据质量审核与控制的方法。

1.2.3制定审核的原则、审核的条件、审核的流程，按流程审核，层层把关分别制定年报、月报、医改监测季报审核原则、审核条件与流程（见图1、图2），分类别（不同类别报表）、分组（综合组、数据催报组、数据质量组）、分专业（按不同的报表内容进行分组）进行审核，如对年报表按照同类系统专家审核相应机构统计数据的原则，省级三级医院审核全省三级医院数据、县区二级医院的业务人员审核二级医院数据，省CDC技术人员审核全省CDC填报的数据的方式等进行审核（月报表审核与此相似），对医改监测表则由相应业务处室对五项重点改革（基本医疗保障制度、基本药物制度、基层医疗卫生服务体系、基本公共卫生服务、公立医院改革）所涉及的内容进行审核。审核总体原则为：审核结果与实际不符以实际情况为准，极值或变动较大的值要能提供合理性解释或说明。在审核过程中，根据直报系统的特点采取了实时动态的审核方式，依据先报完先审核的原则，确保做到既不漏掉一家卫生机构，也不使整个审核流程中断。

2结果

2.1不同地区、不同类别机构数据质量不同

审核结果显示，21个市州、181个县（市、区）均有异常指标，但数据质量差的仍然是那些领导不重视统计、未成立统计信息机构、缺乏专职或专人负责卫生统计工作的市（州）、县（市）区。总体来看，三级医院的数据质量最好，二级及以下医院尤其是民营医院、诊所、村卫生室出现异常指标数量较多。将异常指标返回给市州、县（市）区、报送机构进行核实修改，纠正了大量统计口径不统一、乱填、误填、编造的数据，极大地提高了数据质量。

2.2数据质量存在的主要问题

2.2.1对调查制度不熟悉、统计口径不清楚部分人员对调查制度不熟悉，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，现有万元以上设备数只填写新增数；对机构信息特别是对一个单位挂两块牌子的机构、分支机构等模糊不清；对机构基本信息表分类错误，缺乏依据，或主办单位、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，直接导致汇总信息错误。对人员按职称或专业技术资格来进行分类，而不是按从事的专业类别来分，导致有些机构管理人员数为0。

2.2.2漏报、迟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；个别市（州）某些机构迟报现象也比较突出。

2.2.3缺项、误填、误录入表现为必填项缺失，个别机构数据不平；数据报送人员填报不细心，误填、误录入数据出现极值数据，导致数据位数变化，在临床用血上，误将单位U当做ml填报；在收入与支出上，误将单位千元当成元或将元当成千元填报，导致每诊疗人次医药费、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。审核发现有一个机构误填一个数据使全省的平均水平翻倍（某个二级医院误填出院者日均医药费用为465130.53元，不剔除该医院费用，全省医院出院者日均医药费用为753.03元，剔除后为481.66元）

2.2.4编数据、拼凑数据、垃圾数据部分规模较小的职工医院和私立医院统计数据明显是估计值，如各类数值为整100、整1000、甚至整10000或总收入与总支出相等；个别医院业务工作指标直接用上期数填写本期数；有些机构有业务量数据，却无注册护士数；部分机构有入、出院病人数，无住院医疗收入或住院药品收入或医疗收支与业务量增减不成比例。垃圾数据则主要表现为出现误填和作废的机构、同一机构有多条记录等。

2.2.5对医改政策不了解，对医改指标不熟悉有些政策或措施在四川省尚未实施，而某些机构填写已实施这些政策；对基本药物及非目录药品不熟悉，将基本药物目录之外的药品都看成是非目录药品，且部分机构填写的基本药物目录数目超出了国家制定的相应范围；部分县区新农合参合率远远大于100%。

3讨论

3.1会审方式是集中控制数据质量的重要方法

目前，由于部分机构领导对统计工作不重视，统计人员对统计资源在卫生事业发展中的基本功能缺乏认识，因而在搜集、提供信息时缺乏主动性，甚至敷衍了事，统计工作十分被动，统计资料利用率很低；同时统计法规制度不完善，不落实，有法不依，有章不循的现象并不罕见，统计工作缺乏法的保证；一些原始记录、登记制度不健全，使统计数据的可信度极差［2］，因而加强数据审核在统计调查数据处理工作中具有十分重要的作用。一般来讲，数据审核分人工审核和计算机审核。人工审核主要用于非标准数据的审核，实际统计工作中，更多的是依靠计算机进行审核［3］，而由于卫生统计非标准数据较多，需人工审核和计算机审核相结合，特别是对医改监测数据，人工审核起着十分重要的作用。因此对上报的数据组织相关人员集中会审，并对数据质量控制的方法进行培训，既可提高统计人员对数据质量的认识，进一步明确统计口径；也可最大限度地减少乱填、误填、统计口径不清导致的数据质量问题。可以国家、省、市、县四级建立会审制度，定期或根据数据报送的要求组织不同人员、不同报表的数据会审，并逐级贯彻下去，可最大程度地控制数据质量。

3.2对各类报表制定严密的审核流程，可提高报送率及数据质量

由于目前卫生行政部门及基层医疗卫生机构缺乏专职或专人负责统计工作，大部分无证上岗，医学、统计学、计算机及网络知识薄弱且队伍十分不稳定，培训跟不上人员变换，基层医疗卫生机构“临时统计员”现象较为突出，漏报、源头数据质量十分严重［4］，因此对已上报的数据制定流程通过报送机构的自审、上级机构的逐级审核审批、相关部门的联合审核等，可从不同环节来提高数据质量，并通过现场督促报送，可提高报送率。本研究通过对三类报表制定严密的审核流程对数据质量进行审核，发现了诸多的数据质量问题，并通过核实及时进行了修订，有力地提高了数据质量。

3.3审核条件的制定是有效完成审核任务的重要基础

审核条件的制定是审核工作的难点和重点，由于不同地区经济状况的差异，卫生资源存在分布不均、利用率差异较大等因素，因此对全省同一类报表制定同一个审核条件只能从很宽泛的角度去控制数据质量，只审核了一个大的区间，数据质量仍然会存在问题，宜分别制定不同地区同一类报表的审核条件。此外，审核条件也需根据实际情况不断完善［3］。

3.4自审是最重要的审核方法

填报机构进行自我审核，包括填报（编制）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”。审核发现，统计数据出现差错率的主要原因是统计人员填报统计报表时缺乏责任心，填报后没有很好的复核，领导虽在统计报表中签字，但没有认真地进行审核，造成统计数据质量失真，因此建立内部审核制度、加强报送机构的自审、将问题数据解决在源头是提高统计数据质量的关键［5］。