医院高质量发展背景下提升医务人员数据素养的研究.pdf
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1、基金项目:广东省卫生经济学会科研课题();中国科学院大学深圳医院(光明)医院管理类科研课题(,)通信作者:丘海轶,医院高质量发展背景下提升医务人员数据素养的研究廖慧群丘海轶吴新飞赖凤松许艳贞中国科学院大学深圳医院(光明)广东深圳 【摘要】目的提升医务人员的数据素养,有利于医疗数据的采集、形成和蕴含知识价值的提取。方法通过问卷网随机发放问卷到各科室,涉及内科、外科、妇产科、儿科、中医科、公共卫生科、护理、医学技术、五官科等多个专业的医务人员。结果收回问卷 份。在个维度得分中,数据敏感的均值为 ,数据伦理 、数据获取与更新 、数据评估与解读 、数据利用 、数据交流与分享 。项指标得分为 。结论提高
2、医务人员对数据素养的认知,重视并加强对医务人员数据素养的培训,建立医疗数据管理机制,可为医疗大数据的快速建设和发展储备人才,助力医院高质量发展。【关键词】高质量发展;数据素养;数据敏感;数据伦理中图分类号:;文献标志码:,【】,【】;数据素养的概念最早于 年由美国学者 提出,认为数据素养包括了获取、评估、处理、总结和呈现的能力,并且强调这些数据能力的需求是根据行业对象的不同而有差异 。在国内数据素养相继引起相关学者的关注,张静波 于 年提出科研人员需要具备数据素养的能力。随后,年国务院颁布了 关于印发大数据发展行动纲要的通知,全面推进大数据发展和应用,加强数据强国建设。年,国务院办公厅关于推动
3、公立医院高质量发展的意见中指出(以下称为意见),依托信息化的支撑作用,健全医务人员培养评价制度,以临床工作数量和质量指标为主。医务人员作为医疗大数据采集的主体,是医疗数据形成的基石,具备一定的数据素养,有利于对大数据蕴含知识价值的提取 。资料与方法 建立医务人员数据素养问卷通过梳理关于数据素养国内外参考文献,发现大多研究集中在教育和图书检索领域,在医疗行业的研究甚少。本文通过参考钟庆虹等 、张静波 、隆茜 、王于心等 等学者对数据素养的研究及问卷调查项目,初步设计出本研究的问卷调查项目。随后征集本课题组专家的建议和意见,将问卷随机发放给 名医务人员进行测试,并根据其反馈意见,在专家的指导下作修
4、改及完善问卷,最终确定本次调查问卷的内容。本次问卷数据素养由 个维度 个指标构成(见表 ),包括:数据敏感(个)、数据伦理(个)、数据获取与更新(个)、数据评估与解读(个)、数据利用(个)、数据交流与分享(个)。方法本次调查通过问卷网分发给各学科医务人员,采用 对数据进行录入,进行数据统计分析。为差异具有统计学意义。结果 信效度分析本次共收回问卷 份。通过 软件分析信度 系数为 ,问卷总体的可信度高。采用因子分析法对问卷的效度检验,系数结果为 ,本次检验显著性无限接近于 ,表明问卷具有良好的效度。现代医院 年 月第 卷第 期 表 医务人员数素养问卷量表维度指标数据敏感 您认为数据在临床工作上具
5、有重要性 您平时会有意识地收集觉得有用的医疗数据数据伦理 您从不篡改数据 您会在引用他人得出的医疗数据时标明来源 您能保证数据存储的安全 您在利用患者数据前会先获得患者知情同意 您在利用患者数据前会进行清洗,隐藏患者个人隐私信息数据获取与更新 您能够使用某种方式检索医学文献 您能够从多个医学文献检索平台找到相关数据 您能够和患者交流病情与治疗效果时获取数据 您会与其他科室同行交流后获得数据 您会随时关注权威发布的最新数据 您在临床或科研中会注重医疗数据的时效性 您能够接收其他医院同行传递来的患者数据 您可以在临床诊疗或工作中产生一手数据数据评估与解读 您能对临床中获得的患者指标数据的准确性进行
6、评估 您能够结合具体临床条件对无效和错误数据进行剔除 您能够解读各类医疗数据包含的意义数据利用 您会将(患者的)数据进行横向、纵向对比后用于相关的治疗或研究 您能够将(患者的)指标数据与相关指标标准数据相比对 您能依靠数据发现问题,及时修正或剔除 您能根据数据判断未来诊疗或研究方向 您能根据数据制定方案或调整工作(治疗)计划 您会通过数据反馈进行评估后再次用于实践(临床或学术研究)数据交流与共享 您会参加学术交流会议、病例讨论 您会通过发表论文等形式分享数据 医务人员问卷变量频率分析为了解医务人员数据素养现状,本次问卷调查包括了 道个人基本信息题,道指标对应题,采用李克特五级量表,每题由“十分
7、同意”“一般同意”“同意”“不同意”“很不同意”个选项组成,分别记为 、。本次收回的 份问卷,调查涉及内科、外科、妇产科、儿科、中医科、公共卫生科、护理、医学技术、五官科等多个专业的医务人员。从变量频率分析结果可以看出(见表 ),本次调查医疗岗位最多,药学岗位最少;本科学历最多,其次为硕士;职称构成比从高到低依次为中级职称、高级职称、初级职称。表 医务人员变量频率分析变量与选项频率百分比 岗位医疗 医技 护理 药学 行政 年龄 岁 岁 岁 岁 学历大专及以下 本科 硕士 博士及以上 职称初级职称 中级职称 高级职称 医务人员数据素养描述性统计分析在 个维度得分中,数据敏感的均值为 ,数据伦理为
8、 、数据获取与更新为 、数据评估与解读为 、数据利用为 、数据交流与分享为 。项指标得分为 (见表)。其中得分最低的是“根据数据判断未来诊疗或研究方向”,说明医务人员在数据利用方面较欠缺的是判断未来研究的方向;得分最高的是数据在临床工作上具有重要性,说明医务人员已意识到在大数据时代数据的重要性。医务人数数据差异性检验对问卷调查的基本信息,从岗位、年龄、学历、职称对数据素养不同维度的差异进行 检验(见表 ),显著性检验结果小于等于 ,认为对应调查者的基本信息对应的各项指标有显著差异。岗位类别中,除数据敏感维度不显著性,其余各维度都有显著差异。年龄类别中,数据利用有显著差异。学历类别中,数据利用、
9、交流与共享有显著差异。职称类别中,数据伦量、数据获取、数据利用、交流与共享有显著差异。由此可见,个维度的基本信息中,对数据利用这个维度都有显著差异。讨论 数据敏感、数据伦理维度分析数据敏感是围绕数据的反应程度,是依赖数据解决问题的能力 。临床诊疗过程产生大量个性化的数据,这些数据是循证医学的基础。医务人员处在一手数据密集的环境中,对数据的敏感度强者可以在数据产生过程中发现数据,并进行有意识的收集。从岗位、年龄、学历、职称四个方面来看无差异,数据敏感得分在 个维度得排第二,表明医务人员知晓数据的重要性。数据伦理是数据的存储与传播安全,以及保护患者隐私的能力 。数据伦理得分排第一,在岗位类别上存在
10、差异,医技岗位因处于辅助性岗位,大多患者由医疗或护理岗位人员进行知情告知,对于“利用患者数据前会先获得患者知情同意”得分最低;而药学(临床药学)部门既有行职监管职能、又有专业技术部门双职能,因此对于“从不篡改数据”“在利用患者数据前会进行清洗,隐藏患者个人隐私信息”方面非常关注,得分最高。在职称类别上,初级职称人员更注重数据伦理指标的真实性,因数据素养在教育领域研究较早,对培养的年轻一代医务人员的影响效果明显。数据获取与更新、数据评估与解读维度分析数据获取与更新是指接收外界数据的传递、数据检索与获取、关注数据时效性的能力 。患者完成整个诊疗过程,各流程均产生医疗数据,并相互关联及相互影响。在患
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