Kvalitetssikre og analysere egne data - Nødvendig kunnskap

Like dokumenter
Valg av variabler og design

Datavask - klargjøring av data for analyse. Kevin Thon

Fra boka: 10.32, 10.33, 10.34, 10.35, 10.3 og (alle er basert på samme datasett).

Veileder for stadieinndelingssystemet for rapporteringsåret 2019

STK1000 Obligatorisk oppgave 1 av 2

Brukerundersøkelse Nasjonalt servicemiljø - resultater og tiltak

Seminar for brukerrepresentanter og organisasjoner

Datastrukturer. Kevin Thon. 25 april 2017

ting å gjøre å prøve å oppsummere informasjonen i Hva som er hensiktsmessig måter å beskrive dataene på en hensiktsmessig måte.

Utvalgsfordelinger; utvalg, populasjon, grafiske metoder, X, S 2, t-fordeling, χ 2 -fordeling

Norsk kvinnelig inkontinensregister (NKIR) Resultatportalen

Kom i gang med Stata for Windows på UiO - hurtigstart for begynnere

Kvalitetsforbedringsarbeid med utgangspunkt i et kvalitetsregister. Linn Jeanette Waagbø Fagsenter for medisinske register i Helse Vest

Datastrukturer. Kevin Thon. 25 april 2017

BEGYNNERKURS I SPSS. Anne Schad Bergsaker 17. november 2017

Sak 50/2013 Status ikt prosjekter. Esben Andre Henriksen - HEMIT

Rapporter i Nasjonalt introduksjonsregister

Begynnerkurs i Stata. UiO vår 2019, Knut Waagan 1 / 95

BEGYNNERKURS I SPSS. Anne Schad Bergsaker 26. april 2018

BEGYNNERKURS I SPSS. Anne Schad Bergsaker 12. februar 2019

UNIVERSITETET I OSLO

Kan micro:biten vår brukes som en terning? Ja, det er faktisk ganske enkelt!

Vedlegg 1 - Kravspesifikasjon

Vedlegg 2 - Kravspesifikasjon

Kap. 8: Utvalsfordelingar og databeskrivelse

TDT4110 Informasjonsteknologi grunnkurs: Tema: Lister og tupler. - 3rd edition: Kapittel 7. Professor Alf Inge Wang

ITGK - H2010, Matlab. Repetisjon

Dataens tidsalder. Hvorfor data? Data, data, data. STK1000 Innføring i anvendt statistikk. Tirsdag 24. august 2010

God datakvalitet. Strategi og handlingsplan Gardermoen,

UNIVERSITETET I OSLO

Veileder. Oppretting og drift av nasjonale medisinske kvalitetsregistre

Valideringshåndbok. Alexander Walnum. Servicemiljødager, 5. og 6. november i Oslo 2015

Ofte stilte spørsmål (OSS)

Datakvalitet på Torunn Varmdal, PhD, leder Nasjonalt servicemiljø region Midt-Norge Gardermoen, 29. januar 2019

Objektorientert programmering i Python. Resten av semesteret. Innhold uke 9 Mer komplekse strukturer. Referanser og objekter, inkl Mentimeter spørsmål

Ordinær lineær regresjon (OLR) Deming, uvektet og vektet

UNIVERSITETET I OSLO

Rapporter i Nasjonalt introduksjonsregister

Bruk av data fra kvalitetsregistre til kvalitetsforbedring. Fagseminar 18. juni Ass. fagdirektør Panchakulasingam Kandiah Helse Vest RHF

Nasjonalt servicemiljø for medisinske kvalitetsregistre

Helsetjenestens driftsorganisasjon for nødnett HF Internrevisjon av kontraktstyring og leverandøroppfølging

UNIVERSITETET I OSLO

PXT: Det regner mat! Introduksjon. Steg 1: Grunnlag. Sjekkliste. Skrevet av: Helene Isnes

Her skal du lære å programmere micro:biten slik at du kan spille stein, saks, papir med den eller mot den.

Kartlegging av data i store virksomheter erfaringer fra Statens vegvesen

Kapittel 1: Data og fordelinger

Veileder til levering og godkjenning av rapporteringsdata til DBH-F

Norsk register for invasiv kardiologi (NORIC) Årsrapport 2012 Plan for forbedringstiltak 2013

Møtereferat. Ekspertgruppen for arbeidet med nasjonale medisinske kvalitetsregistre

Versjon: 1.0. Prosjektoppdrag. Nasjonalt kvalitetsregister for biologiske legemidler

3 Filstruktur. Slik ser filstrukturen til applikasjonen ut når den er lagt ut på server eller når den er deployet.

UNIVERSITETET I OSLO

Prosjektoppgave. i «IMT Objekt-orientert programmering» våren 2016

Forslag til endringar

5. Metode - spørreskjema og innholdsanalyse

Statistikk 2P, Prøve 1 løsning

Veileder. Oppretting og drift av nasjonale medisinske kvalitetsregistre

Noen foreløpige resultater fra Ung i Norge 2002 :

Seminar om pasient- og brukermedvirkning i medisinske kvalitetsregistre. 18. februar 2016

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll. Gjentatte observasjoner på samme individ:

«Nye kvalitetsregistre - Hva er viktig for pasienter og brukere"

5. Metode - spørreskjema og innholdsanalyse

Lønnssammenlikning 29. AUGUST 2017

Forkurs i kvantitative metoder ILP 2019

Grunnleggende brukerveiledning

HANDLINGSPLAN. Handlingsplan. - revidert 2018

SJEKKLISTE FOR VURDERING AV EN RANDOMISERT KONTROLLERT STUDIE (RCT)

Søknad om status som nasjonalt medisinsk kvalitetsregister 2010

Øving 1 TMA Grunnleggende dataanalyse i Matlab

Nr. 37/148 EØS-tillegget til Den europeiske unions tidende. KOMMISJONSFORORDNING (EU) nr. 275/2010. av 30. mars 2010

esnurra som nasjonalt verktøy for å bestemme svangerskapets varighet og fødetermin

Kvalitetsregistre i registeret for hjerte- og karlidelser muligheter og utfordringer

ECON Statistikk 1 Forelesning 2: Innledning

Strategi for data.norge.no. Datadelingsforum Øystein Åsnes, Difi

EN INNFØRING I BRUK AV GOOGLE DOCS SOM VERKTØY

Nasjonalt system for validerings- og dekningsgradsanalyser Alexander Walnum

Øving 1 TMA Grunnleggende dataanalyse i Matlab

Kom forberedt til tirsdag. INF1000 Tips til obligatorisk oppgave 4. Noen generelle tips. Oblig4: Komme igang

Status tekniske løsninger Medisinske kvalitetsregistre. HelsIT 23 september 2010 Avdelingsleder

Dagens forelesning. Java 13. Rollefordeling (variant 1) Rollefordeling (variant 2) Design av større programmer : fordeling av roller.

Harstad kommune SPØRREUNDERSØKELSER

Kan micro:biten vår brukes som et termometer? Ja, den har faktisk en temperatursensor!

Strategi og handlingsplan for nasjonalt servicemiljø for

Datastrukturer for rask søking

Instruks for elektronisk arkivmateriale som avleveres eller overføres som depositum til IKA Møre og Romsdal IKS

Vedlikehold av Kvalitetssystemet

UNIVERSITETET I OSLO

Nasjonalt register for organspesifikke autoimmune sykdommer (ROAS)

ÅpentGeosynkAPI i sentral forvaltning av FKB. Innspill til viktige avklaringer

TDT4110 Informasjonsteknologi grunnkurs: Programmering: En større case. Professor Alf Inge Wang

Læringsmål og pensum. En større case. Mål Lære å lage større og sammensatte programmer Pensum Kapitlene 1-9 og 12.

Nyhetsbrev 2 - Norsk tonsilleregister Hva skjer?

Debugging. Tore Berg Hansen, TISIP

Oblig 4 (av 4) INF1000, høsten 2012 Værdata, leveres innen 9. nov. kl

Steg 1: Piler og knappetrykk

Mål. Pensum. TDT4110 Informasjonsteknologi grunnkurs: Tema: Et større case. Terje Rydland - IDI/NTNU. Lære å lage større og sammensatte programmer

PXT: Det regnar mat! Introduksjon. Steg 1: Grunnlag. Sjekkliste. Skrevet av: Helene Isnes. Oversatt av: Stein Olav Romslo

Læringsmål og pensum. if (be): else (not_to_be):

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

Søkeproblemet. Gitt en datastruktur med n elementer: Finnes et bestemt element (eller en bestemt verdi) x lagret i datastrukturen eller ikke?

Transkript:

Kvalitetssikre og analysere egne data - Nødvendig kunnskap Lena Ringstad Olsen 29. januar 2019

Oversikt Tallknuserhjelp fra Servicemiljøet; tilbud og krav Tallbehandling: verktøy, metoder

Minimumshjelp fra tallknuserne i Servicemiljøet Region Ant.stat/an. ant.registre Nasjonalt 1 - Nord (Tromsø) 1 8 (9) Midt (Trondheim) 1 6 Vest (Bergen) 2,2 18 Sør-Øst (Oslo) 2 11 (19) Tot 7,2 43 (51) Planlegging av variable (format, mål, samarbeid m/ikt) ved oppstart av register. Bistand med design av valideringsstudie Beregning og visualisering av kvalitetsindikatorer, ifm. årsrapport og på Resultatportalen.

Krav til registre/data for å starte analyse Hva er et forløp/hendelse Tilgjengelige elektroniske data på hensiktsmessig format Beskrivelse av datastrukturen - sammenheng mellom tabeller Vise enkel relasjonsmodell Kunne levere data på csv Gode navn? RevaskulariseringFoerInfarkt, Kjønn, Blod2, Ms3

Krav til registre/data for å starte analyse Hva er et forløp/hendelse Tilgjengelige elektroniske data på hensiktsmessig format Beskrivelse av datastrukturen - sammenheng mellom tabeller Vise enkel relasjonsmodell Kunne levere data på csv Gode navn? RevaskulariseringFoerInfarkt, Kjønn, Blod2, Ms3 Variabelnavn: Maskinlesbare, entydige, tolkbare, ikke for lange Kodede variable (heltall, naturlig ordnet) Variabelinnhold: Svært Bra, Meget Bra, Bra, Litt Dårlig, Dårlig

Eksempel, uhensiktsmessig format 0 5 10 15 20 Bra Dårlig Litt Dårlig Meget Bra Svært Bra Ønsker: 1,2,3,4,5

Krav, forts... Beskrivelse av alle variable (kodebok) Beskrivelse av beskrivelsen (kodeboka) Klart definerte kvalitetsindikatorer (finnes alle nødvendige variabler?) Hva ønsker vi å vise (budskap) Unngå endringer i datasettet... Pass på at det utarbeides god dokumentasjon av ALLE endringer Endringer i kjerneversjon av innregistreringsløsninga? Finnes sjekkliste Fra handlingsplanen: Det er ønskelig at registrene skal å holde ei fullstendig oversikt over hver enkelt variabel med begrunnelse for hva de har tenkt å bruke variabelen til og hvordan den blir brukt, samt kvaliteten av den (utfyllingsgrad, pålitelighet).

Endringslogg, sjekkliste Endringer i variabelnavn? Gjelder også navneendring for id-variable/koblingsnøkler. Er det nye variabler og er disse fullstendig beskrevet Er variabler fjernet Har varibler endret innhold, f.eks. fått en ny kategori Har variabler endret format, f.eks. fra tekststrenger til kodede variabler Har kodeboka fått versjons-spesifisering av variabel som er lagt til/fjernet/endret Er det fjernet eller lagt til tabeller? I så fall: Hvilke variable er koblingsnøkler Hvordan kobles den nye tabellen til eksisterende tabeller (i hierarkiet) Er standardverdier endret? Eks. endring i representasjon av tomme felter Har man gått gjennom diff mellom gammel og ny kodebok?

Tallbehandling: Verktøy Personlige favorittverktøy... Excel: sortere, gjøre utvalg, sammenlikne variable,... Muligheter for å se på data i resultattjenester Reproduserbar kode

Tallbehandling: Vurdere data Kontrollere innhold i variable. Koding/tekststrenger Inneholder variabelen andre enn de dokumenterte verdiene Hvordan representeres manglende verdier Max/min-verdier, er de ok Format (eks.. og,)

Vurdere data, forts... Plott variablene for å få overblikk y 0 5 10 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 x

Vurdere data, forts... Lag rutiner for datasjekk ## isl_1 vekt blod1 ## Min. :298.0 Min. : -4.00 Min. :107 ## 1st Qu.:300.0 1st Qu.: 59.75 1st Qu.:109 ## Median :300.0 Median : 74.00 Median :110 ## Mean :300.1 Mean : 100.94 Mean :110 ## 3rd Qu.:301.0 3rd Qu.: 96.00 3rd Qu.:111 ## Max. :303.0 Max. :2444.00 Max. :112 ## NA's :13

Vurdere data, forts... //www.autodeskresearch.com/publications/samestats https:

Presentasjon/fremstilling Servicemiljøet har anbefalte standarder: Standard for figurer og tabeller Resultatportalen for offentlige resultater (kvalitetsindikatorer) Tilbakemeldinger fra ekspertgruppe og publiseringsråd

Oppsummering Gode metadata, dvs. variabelbeskrivelser. Klare mål med registeret/dataene Gode datavaskrutiner og logikk i innregistreringa. Automatiserte/gjenbrukbare rutiner. Eierforhold til dataene, lek med tall Spør om hjelp, men ha kontroll på dataene