Exemple de cartographie des données

Il est essentiel d`identifier comment et par qui ces sources sont utilisées et toute ESI pertinente qui peut exister sur eux (dossiers de service à la clientèle, matériel de marketing, etc. Une fois qu`une carte de données a été créée et validée, elle devra être testée pour déterminer si elle est «apte à l`usage. Le nouveau Texas 837 a jusqu`à 25 Diagnostics, 25 procédures et jusqu`à 10 codes E. Nous avons publié une série de 10 Articles sur la mise en route de la modélisation des données, où nous couvrons les questions les plus fréquemment posées analystes d`affaires ont sur l`application des techniques de modélisation des données. La suite du flux illustre comment les données dans le dossier de santé électronique mûrit comme il est distribué. Comme mentionné ci-dessus, avoir un processus défini et automatisé peut garder les informations à venir sur une base plus cohérente afin qu`il ne se sent pas comme chaque mise à jour doit être son propre projet de temps. Les normes EDI (Electronic Data Interchange) conçues pour permettre à une entreprise d`échanger des données avec toute autre entreprise, quelle que soit l`industrie. Cette correspondance permet aux logiciels et aux systèmes d`échanger utilement des informations sur les patients, des réclamations de remboursement, des rapports de résultats et d`autres données. La fiabilité du contenu factuel des ensembles de données synthétisés par cartographie à partir d`un ou plusieurs ensembles de données source est souvent remis en question, en fonction de l`absence d`intégrité démontrée dans la carte et le processus de cartographie lui-même ainsi que sa stabilité dans le temps.

Gilder est un analyste de données cliniques senior et un programmeur à Texas Health Resources, Arlington, TX. Après la formation, la base de données et les documents connexes ont été placés sur un serveur AHIMA interne supportant le contrôle de version. Quoi encore? Une fois qu`une carte est utilisée dans d`autres applications logicielles, les processus externes à la carte peuvent affecter les données, en particulier si le logiciel utilise les informations d`une manière interprétative, tels que les codes CIM-9-CM traduits en risque de mortalité ou de sévérité de la maladie Groupements. Voici un modèle de mappage de données simple et l`exemple que vous pouvez utiliser pour voir comment cela fonctionne en action. Ceux-ci peuvent sembler semblables, et ils sont. En raison d`un impact potentiel sur les résultats, le spectre des erreurs cliniques et politiques résultant de décisions fondées sur des données mal cartographiées ne peut pas être pris à la légère. Plus ce document est spécifique, plus il sera facile d`effectuer la migration et l`intégration. Les normes peuvent être mappées à des bases de données, qui à leur tour traduisent les informations d`une norme à une autre. Après l`achèvement des travaux de validation, AHIMA a procédé à l`analyse des données.

Les données cartographiques peuvent présenter un certain nombre de défis. Cela fournit une visibilité dans le pipeline d`analyse et simplifie le traçage des erreurs de retour à leurs sources. Sa précision est vitale car il y a possibilité d`erreur à chaque point de relais dans le système. Voici un exemple de document de mappage de données. Susan McBride (smcbride @ dfwhc. En septembre 2004 AHIMA a signé un contrat avec la Bibliothèque nationale de médecine pour valider le SNOMED à la CIM-9-CM basé sur des règles, la carte de cas d`utilisation de remboursement est créé par SNOMED pour l`inclusion dans le système de langue médicale unifiée. Les langues courantes telles que le SNOMED et la CIM-9-CM (à l`avenir, la CIM-10-CM) communiquent les données d`un clinicien à l`autre de façon cohérente et permettent l`analyse de l`information dans des ensembles de données agrégées pour la qualité, la sécurité des patients et les décisions de politique de santé. La carte de données alpha composée de 500 concepts cartographiés a été reçue par AHIMA à la fin mars 2005. Dans les migrations de données et les intégrations, tout nombre de différences entre la façon dont les données sont stockées peut entraîner la perte ou la mauvaise représentation des données. Le programme du domaine public a été financé en 1997, et la première collecte de données a eu lieu en 1998. C`est le cas dans la classification du payeur.

Exemples: SAP BODS et Informatica PowerCenter.