The utilization of data in healthcare improvement projects is currently a very topical subject. Several public and private companies have shown the value of utilizing data to improve operational efficiency. Not all datasets are, however, equally useful – thus, understanding of the data quality is required to ensure correct decision-making. Currently, two streams of literature exist to guide the improvement teams: the literature on operational improvement, e.g. through methods such as Total Quality Management, Lean, and Six Sigma, and the literature on data quality. From the point-of-view of an improvement project team, a linkage between these two streams of literature is missing. This paper aims to bridge the gap between the two streams of literature by helping healthcare improvement teams to assess whether the data quality is sufficient to support decision-making.
The academic framework illustrates, how the viewpoint of data quality has transformed from an intrinsic focus on the 1970s, to fitness for use on the 1990s, finally to describing the specifics of the new trends, such as big data or unstructured data, in the 2010 onwards.
Using the case study method, the findings were expanded by observing an improvement project in a private Finnish healthcare company. Together with the project team, I went through an iterative process with five steps: each of which was guided by a distinctive, new set of data. Finally, the actual improvement was gained by gathering the data manually: a dataset which was highly relevant for the end users, but likely to be intrinsically less robust as the previous datasets.
As a conclusion, the current data quality literature can bring only modest guidance for the improvement teams in terms of choosing the right dataset. Rather, a new model for the data quality in healthcare operational improvement was created. The model suggests that the teams should first consider whether the dataset is relevant for the goal of the improvement project. After that, the improvement team should consider if the dataset can add value to reaching the goal of the project.
After these two steps, the other key data quality attributes linking to the following four dimensions come to play: accessibility, intrinsic, representational, and contextual quality.Datan käyttäminen terveydenhuollon prosessikehityksessä on laajaa kiinnostusta herättävä aihe. Kaksi pää kirjallisuussuuntaa on kehittynyt datan laadun tutkimiseksi: kirjallisuus operaatiokehityksestä eli aiheista, kuten TQM, Lean ja Six Sigma, ja kirjallisuus datan laadusta. Nämä kaksi suuntausta ovat kuitenkin usein riittämättömiä kehitystiimien päätöksenteon tueksi. Tämän diplomityön tarkoitus on yhdistää nämä kaksi kirjallisuussuuntausta frameworkiksi, joka auttaa tiimejä arvioimaan datan soveltuvuutta omaan kehitysprojektiinsa.
Työn kirjallisuuskatsaus kuvaa, miten käsitys datan laadusta on muuttunut 1970-luvulta nykypäivään. 1970-luvulla datalaadun kirjallisuuden fokus oli sisäisessä laadussa (intrinsic quality). 1990-luvulle siirtyessä painopiste siirtyi kuvailemaan datan laatua sen soveltuvuuden kautta (fitness for use), ja 2010-luvulle siirryttäessä kirjallisuuteen tuli mukaan uusia trendejä, kuten big data tai strukturoimaton data.
Tuloksien tueksi seurattiin kehitysprojektia, joka toteutettiin suomalaisessa yksityisessä terveydenhuollon yrityksessä. Yhdessä projektitiimin kanssa, kirjoittajan matka projektin edetessä voidaan tiivistää viiteen vaiheeseen, joista jokaisessa uusi datasetti näytteli tärkeää roolia. Lopulta suurin edistysaskel projektissa saatiin keräämällä data manuaalisesti. Manuaalisesti kerätty data oli erittäin relevantti projektille, mutta sisäisiltä ominaisuuksiltaan huonompi.
Tulosten pohjalta voidaan päätellä, että nykyinen kirjallisuus datan laadusta voi tuoda enintään keskinkertaista tukea kehitystiimien datan laadun arvioinnille. Tästä syystä uusi malli data laadun tutkimiselle terveydenhuollossa luotiin työn tuloksena. Malli ehdottaa, että projekti tiimien pitäisi ensimmäisenä arvioida datasetin relevanttiutta käyttötarkoitukselle. Toisena askeleena tiimin kannattaa miettiä onko data arvokasta vastaamaan projektin senhetkisiin haasteisiin. Näiden kahden askeleen jälkeen, tiimin kannattaa käyttää kirjallisuudessa laajasti tunnistettuja datalaadun tekijöitä oman datasetin laatunsa arviointiin
