TSHIA 7.2-2018 卫生健康数据质量控制规范 第 2 部分：数据质量控制规则标准

TSHIA 7.2-2018《卫生健康数据质量控制规范 第2部分：数据质量控制规则》是专门针对卫生健康领域数据质量控制的一份重要标准。该标准详细规定了在卫生健康数据采集、传输、存储和使用过程中应遵循的数据质量控制规则，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。

数据准确性控制

数据准确性是指数据值与实际值之间的接近程度。为了保证数据准确性，标准要求：

1. 数据验证：在数据录入时，系统应具备自动校验功能，如范围检查、格式检查等。

2. 双人复核：对于关键数据，应由两名工作人员独立审核确认无误后方可入库。

3. 定期审计：组织定期对数据库进行审计，查找并修正错误数据。

数据完整性控制

数据完整性指的是所有必要的信息都已完整地记录下来且没有遗漏。为此，标准提出以下措施：

1. 标准化字段定义：明确每个数据项的具体含义及其取值范围。

2. 强制性字段设置：对于必不可少的信息，设定为必填项。

3. 补录机制：建立有效的补录流程，用于处理因特殊原因未能即时录入的数据。

数据一致性控制

数据一致性意味着不同来源或时间点上的相同数据应该保持一致。为实现这一目标，标准建议采取如下方法：

1. 统一编码体系：采用国家或行业统一的标准代码集来标识各类实体（如疾病分类码）。

2. 版本管理：对数据模型及业务逻辑的变化进行版本控制，并提供向后兼容支持。

3. 跨系统同步：当多个信息系统共享同一套数据时，需确保它们之间能够实时同步更新。

数据及时性控制

数据及时性反映了数据生成到可用之间的间隔长度。为了提高数据的时效性，可以考虑以下策略：

1. 自动化采集：尽可能利用传感器或其他自动设备直接获取原始数据。

2. 快速处理流程：优化数据处理环节，减少不必要的等待时间。

3. 预警机制：当发现延迟超标的状况时，触发警报提醒相关人员采取行动。

通过严格执行上述规则，可以显著提升卫生健康数据的质量水平，从而为科学研究、临床决策以及公共卫生政策制定提供可靠依据。同时，这也促进了整个行业的信息化建设与发展。