L’Importance des Données de Qualité en Santé Publique

Introduction

Sans des données de qualité sur les patients, il devient difficile, voire impossible, pour les professionnels de la santé de traiter efficacement les individus au moment où cela est nécessaire. De plus, un accès limité à des données fiables peut représenter un risque pour la santé de l’ensemble de la population.

Les Initiatives de Santé Publique et l’Analyse des Données

Pour que les initiatives de santé publique soient efficaces, il est essentiel d’utiliser des analyses de données qui permettent d’identifier les populations nécessitant des soins et d’évaluer les traitements fournis. Cela garantit que les soins appropriés sont dispensés aux patients concernés.

Des analyses précises et complètes aident les professionnels de la santé à repérer les déterminants sociaux de la santé (DSH) qui influencent les patients. Les données sur les DSH peuvent être exploitées pour optimiser les soins préventifs, évitant ainsi d’attendre que les patients tombent malades.

Entretien avec Brandi Meyers

Brandi Meyers, vice-présidente des opérations de revenus chez MDClone, une entreprise spécialisée dans l’analyse des données de santé, a partagé son point de vue sur l’importance des données de qualité pour la santé publique. Elle a également discuté des mesures préventives qui peuvent améliorer les résultats et réduire les dépenses de santé, des obstacles liés aux données pour la mise en œuvre des initiatives de santé publique, ainsi que des besoins des organisations de soins pour garantir le succès de ces initiatives.

Pourquoi les Données de Qualité sont-elles Cruciales pour la Santé Publique ?

Les initiatives de santé publique nécessitent des données détaillées sur les patients, tant au niveau individuel qu’au niveau collectif. Ces données doivent être structurées, précises, accessibles et mises à jour en temps réel. Cela est essentiel non seulement pour les décisions concernant un patient, mais aussi pour la planification et l’évaluation d’initiatives plus larges.

Cependant, le système de santé américain semble souvent conçu pour entraver la collecte de ces données. De nombreux patients consultent plusieurs médecins, souvent dans des systèmes de santé différents, rendant leurs données non centralisées et difficilement accessibles.

Les réglementations fédérales sur la collecte et le partage des données, ainsi que le contrôle des patients sur leurs informations, peuvent également constituer des obstacles. De plus, les hôpitaux utilisent souvent des technologies et des normes variées pour collecter, structurer, stocker et transmettre les informations cliniques.

Les professionnels de la santé, les planificateurs et les chercheurs doivent pouvoir faire confiance à la qualité des données qu’ils utilisent. Sinon, c’est comme essayer de faire fonctionner un moteur performant avec du carburant contaminé : les résultats ne seront pas au rendez-vous. Les prestataires souhaitant s’engager dans la gestion de la santé publique doivent constamment surveiller, optimiser et améliorer leurs processus de données, car aucune technologie unique ne peut répondre à tous les besoins.

Comment les Mesures Préventives Peuvent-elles Améliorer les Résultats et Réduire les Dépenses de Santé ?

Il est largement reconnu dans le secteur que la prévention est plus personnelle, simple et économique que le traitement des conditions aiguës ou chroniques. En effet, prendre soin des individus atteints de maladies évitables à un stade avancé peut surcharger la capacité d’une organisation à répondre aux besoins de ceux souffrant de conditions inévitables.

Bien que la prévention soit unanimement considérée comme la meilleure stratégie en matière de santé publique, sa mise en œuvre peut s’avérer complexe. Cela nécessite des personnes réfléchies capables de poser les bonnes questions comportementales, telles que : « Quand l’éducation ou la sensibilisation serait-elle la plus efficace pour un patient présentant des symptômes précoces de cette maladie chronique ? »

Au-delà de la formulation des bonnes questions, il est également crucial d’avoir des individus engagés à assurer la mise en œuvre réussie de cette nouvelle approche. Il est essentiel de mesurer et d’évaluer en continu l’efficacité de cette stratégie.

Trop souvent, il est difficile d’obtenir des réponses basées sur des données aux questions comportementales, car les organisations manquent de personnel et d’infrastructures adéquates pour mettre en œuvre efficacement les découvertes. De plus, lorsque des ressources sont investies dans la phase initiale pour obtenir des aperçus, il reste souvent peu de capacité pour tirer parti de ces informations en mettant en œuvre des changements et en mesurant les résultats.

En tant qu’industrie, nous devons consacrer davantage de temps, de ressources et d’attention à une approche réfléchie de la santé, plutôt qu’à une approche réactive. En permettant à des cliniciens brillants et réfléchis de poser facilement des questions en utilisant la richesse des données de leur organisation, nous pouvons réaliser des avancées significatives pour améliorer les résultats et réduire les dépenses au sein de la population.

Obstacles Liés aux Données pour la Mise en Œuvre des Initiatives de Santé Publique

La qualité des données est primordiale. Lors de nos collaborations avec des clients, nous constatons souvent leur surprise face à la mauvaise qualité de leurs données. Ils sont trop proches de la situation pour en percevoir les problèmes ou se sont habitués à contourner ses lacunes. Nous effectuons de nombreux tests de qualité et découvertes au début d’un engagement, et il est généralement révélateur pour les clients de constater à quel point leurs données sont désordonnées.

Les clients disposant de la meilleure qualité de données sont ceux qui ont mis en place des structures de gouvernance des données. Par exemple, de petites équipes surveillent les problèmes de qualité émergents, comme un nouvel employé saisissant des données de manière incorrecte ou une interface défaillante. Ils identifient ces problèmes et les corrigent avant que l’ensemble du système ne soit compromis.

Bien sûr, l’interopérabilité des systèmes et la nature fragmentée des soins de santé aux États-Unis représentent également d’énormes obstacles. Les hôpitaux doivent s’assurer que tous leurs systèmes internes sont interopérables entre eux ainsi qu’avec les fournisseurs et partenaires.

Ce dont les Hôpitaux et Systèmes de Santé ont Besoin pour Réussir leurs Initiatives de Santé Publique

Pour garantir le succès de leurs initiatives de santé publique, les hôpitaux et systèmes de santé ont besoin de trois éléments de leur plateforme d’analyse. Bien que ces facteurs ne garantissent pas à eux seuls le succès, l’absence de l’un d’eux rend difficile, voire impossible, l’amélioration significative de la santé publique.

Le premier élément est la qualité des données et son maintien. Je reviens souvent sur ce point car il est fondamental et de nombreuses organisations en manquent. Des données manquantes ou erronées rendent impossible la réalisation d’analyses précises. De plus, la qualité des données n’est pas une tâche ponctuelle ; c’est un processus continu qui nécessite des ressources dédiées.

Le deuxième besoin est une plateforme d’analyse qui permet aux analystes et aux cliniciens d’accéder rapidement et facilement aux données. Idéalement, ces requêtes devraient pouvoir être effectuées sans l’aide d’experts en bases de données. Si les utilisateurs doivent consacrer trop de temps ou d’efforts pour obtenir des réponses, ils seront découragés d’utiliser la plateforme, ce qui nuira aux initiatives de santé publique.

Le troisième élément est une communication ouverte, régulière et de qualité entre les cliniciens et le département informatique. Cela doit être basé sur la confiance, des objectifs partagés et une compréhension mutuelle des objectifs des initiatives de santé publique.