ENFOQUES Y MÉTODOS DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD DE DATOS PARA EL MONITOREO Y EVALUACIÓN EN VIH/SIDA Dra. Virginia Moscoso Arriaza Guatemala 17 de marzo 2012

El dato INDICADORES DATOS ÍNDICES

-Situación de salud -Prioridades -Servicios -Evaluación

•

DATO: es el registro de una observación

•

Por registro es:

•

•

•

Cualitativo

•

Cuantitativo

Método de cuantificación •

Continuo

•

Discreto

Período de tiempo •

Transversal

•

Longitudinal

LO MAS IMPORTANTE LA CALIDAD

Obtención del dato • Publicaciones regulares: censo, boletines, anuarios, revistas, informes de sistemas de infomración etc. •Publicaciones especiales: encuestas, monografías •Archivos especiales: historias clínicas, registros médicos

Recolección del dato • Es

el registro de los datos que necesitamos

•Se deben definir los objetivos para el uso •Definir formularios de recolección

Generalidades calidad de los datos 









En los años 80 la aplicación de técnicas de control de calidad, surgidas en USA, supuso una gran revolución en la industria japonesa A la que en breve tuvieron que sumarse las empresas de todo el mundo para competir no sólo con la calidad sino con los precios de los productos japoneses. Tanta importancia le dio el mundo empresarial japonés al control de calidad, que instituyeron un premio anual Deming, Con el nombre de uno de los padres de esta filosofía, el estadounidense W. Edwards Deming. Ese interés por la calidad transcendió el entorno de la fabricación de productos, entre los que también se incluye los elaborados por la industria farmacéutica, para asimismo aplicarse al suministro de servicios, y poco a poco se va extendiendo un interés creciente por la calidad en el sector de la salud.

Generalidades calidad de los datos 



Toda actividad humana es susceptible de mejora y por lo tanto de aumentar su calidad. Antes de la revolución de Deming y los japoneses, la enfermera británica Florence Nightingale, (por cierto uno de los hitos no solo de la enfermería sino también de la bioestadística), ayudó en gran medida a la mejora de calidad de los servicios médicos prestados al ejército británico aportando datos y gráficos cuidadosamente elaborados, mediante los que demostraba que la mayor parte de las muertes de soldados británicos durante la guerra de Crimea eran debidas a las enfermedades contraídas fuera del campo de batalla, o debido a la falta de atención de las heridas recibidas, con lo que logró que su gobierno crease los hospitales de campaña.

Generalidades calidad de los datos 



La calidad es herramienta básica para una propiedad inherente de cualquier cosa que permite que esta sea comparada con cualquier otra de su misma especie. La palabra calidad tiene múltiples significados. 

Básica, se refiere al conjunto de propiedades inherentes a un objeto que le confieren capacidad para satisfacer necesidades implícitas o explícitas.



Calidad de un producto o servicio es la percepción que el cliente tiene del mismo, es una fijación mental del consumidor que asume conformidad con dicho producto o servicio y la capacidad del mismo para satisfacer sus necesidades.



Por tanto, debe definirse en el contexto que se esté considerando, por ejemplo, la calidad del servicio postal, del servicio dental, del producto, de vida, etc.

Aspectos generales de la calidad de datos Los datos pueden perder calidad en dos momentos a lo largo del proceso de convertirlos en ficheros para su análisis: 

 Al

recogerlos  Al introducirlos

Para tener datos de calidad hay que cuidar esos aspectos.  No obstante, una vez los datos están ingresados ...¿podemos controlar que los datos tienen suficiente calidad? 

Objetivos del control de datos ¿Qué podemos mirar una vez tenemos los datos? Podemos controlar varias cosas en los datos:



Valores perdidos  Casos repetidos  Valores imposibles  Sexo varón, dos embarazos  Valores implausibles (Altura 1.60 ms, peso 300 libras) 

Los valores imposibles deben ser corregidos, los valores implausibles pueden ser valores legítimos y necesitan ser investigados con detalle 

Métodos de control de calidad de datos ¿Cómo podemos mirar la calidad? • Comprobaciones generales en la hoja de cálculo  Líneas repetidas  Casillas en blanco  Valores repetidos • Utilizando técnicas estadísticas. Estas técnicas son diferentes para variables categóricos o numéricas

Control de calidad de datos • Aseguramiento de calidad – Actividades para asegurar la calidad de los datos antes de su colección

• Control de calidad – Monitoreo y mantenimiento de la calidad de los datos durante la conducción del estudio

• Manejo de datos – Manejo

y proceso de datos en todo el estudio

Pasos para asegurar la calidad 1.

2.

3.

4.

5.

6.

Especificar la hipótesis del estudio Especificar el diseño general para probar la hipótesis del estudio ⇒ Desarrolle un protocolo del estudio total Elegir o prepar instrumentos específicos Desarrolle procedimientos para colección y procesamiento de datos ⇒ Desarrolle manuales de operación Capacitar al equipo/estandarizar ⇒ Certificar al equipo Usar equipo certificado, pre-test y pilotear los instrumentos y procedimientos de colección y procesamiento de datos.

Aseguramiento de calidad: estandarización de procedimientos 

¿Por qué es importante la estandarización? •



Para alcanzar el mayor nivel posible de uniformidad y estandarización de procedimientos de colección de datos en toda la población en estudio.

Preparación del escrito del manual de operación •

•

Detalladas descripciones de exactamente como realizar los procedimientos específicos de cada intrumento de colección de datos (por ejemplo tensión arterial) Pregunta por pregunta instrucciones a los entrevistadores

Aseguramiento de calidad: capacitación del equipo 



El enfoque es familiarizar a cada miembro del equipo con los procedimientos bajo su responsabilidad. Certificación de entrenamiento de los miembros del equipo para realizar un procedimiento específico.

Aseguramiento de calidad: pretest y prueba piloto 

Pretest 

Involucra evaluar procedimientos específicos sobre una muestra para detectar errores importantes



Prueba piloto 

Ensayo formal de procedimientos del estudio



Intenta reproducir el completo flujo de operaciones en una muestra tan similar como sea posible a los participantes del estudio

Resultados del pretest y prueba piloto 

Pretest del cuestionario, se usa para evaluar:  Flujo

de preguntas,

 Presencia

de preguntas sensibles,

 Apropiada  Claridad



categorización de las variables,

de las instrucciones al entrevistador

Prueba piloto  Además

de lo anterior, el flujo del proceso

Aseguramiento de calidad: manejo de datos Diseñando la colección de datos  Presentación,

preguntas a hacer, secuencia de las preguntas, sintaxis de las preguntas, categorías de respuestas, patrones de saltos

 Colectar

y registrar, datos crudos, no procesados (v.gr. edad)

 Libro

de códigos: liga entre el cuestionario y los datos entrados en la computadora

Ejemplo de libro de códigos Variable

P No

Significado

Código

Formato

P1Id

P1

Pregunta N°.

1-750

C3

P2Sex

P2

Sexo del respondente 1 masculino 2

N 1.0

Femenino

P3Child

P3

N° de niños

99 no respuesta

N 2.0

P4Wt

P4

Peso en kg.

999 No registrada

N 3.1

P5roof

P5

Tipo de techo

N 2.0 1 RCC 2 Cemento 3 De hojas 4 Paja Otras (especifique)

Aseguramiento de calidad: genere un libro de códigos 



Nombres de variables 

Hasta 8 caracteres a-z y 0-9, debe iniciar con una letra



Combinación de número de pregunta y descripción (por ejemplo p3edad)

Significado: 

Descripción corta, explicando el significado de la variable



SPSS puede incorporar esta información como etiquetas de variables y mostrarlas en la salida de resultados

Aseguramiento de calidad: uso de un libro de códigos 

Códigos 



Intentar y usar códigos numéricos

Predecir códigos para no respuesta, valores perdidos 

La pregunta puede no formularse o no aplicar, por ejemplo resultado de embarazo



La pregunta fue formulada per el sujeto no la respondió, por ejemplo, salario



El sujeto respondió “No sé”

Control de calidad Observación de procedimientos y realización de miembros del personal para identificación de desviaciones obvias del protocolo 

Estrategias incluyen: 

Vigilar al personal.



Tapando todas las entrevistas y revisar una muestra aleatoria.



Supervisión de campo en curso.



Edición en el campo por el entrevistador y por el supervisor de campo.



Edición en la oficina, la cual incluye codificación.



Mantenimiento del libro de log



Evaluación estadística de tendencias en el tiempo de cada técnico/observador/entrevistador

Manejo de datos: Auditoria 



El investigador deberá ser capaz de rastrear cada pieza de información en el documento original: 

ID incluida en el documento original y en la base de datos



Todas las correcciones deberán documentarse y explicarse



Todas las modificaciones a la base de datos deberán documentarse por archivos comando



Cada análisis deberá ser documentado por un archivo comando

Propósito para auditar es 

Protegernos de errores, pérdida de tiempo y pérdida de información



Habilitar auditoria externa (revisión)

Manejo de datos: manipulación de datos 

Entrada o ingreso de datos 



Use programa profesional de entrada de datos en el procesador elegido

Preparaciones 

Completar el libro de códigos



Examinar cuestionarios para inconsistencias obvias, modelos de salto

Manejo de datos: manipulación de datos 

Prevención de error: 

Sitúe una forma de entrada de datos semejante al cuestionario



Defina valores válidos antes de entrar los datos



Doble entrada de datos por dos diferentes operadores 

Comparar contenidos para tener una lista de discrepancias (EpiInfo)



Correjir errores en ambos archivos y efectúe nueva comparación

Primera inspección de datos. Encontrando errores 

Adicione variables y etiquetas de valores a los datos usando un comando de sintaxis



Buscando errores





Hacer impresiones de código de los datos, panorama de las variables, tablas de frecuencia simples de variables apropiadas.



Comparar los códigos creados con los originales códigos y vea si la información etiquetada es correcta



Inspeccionar las tablas de frecuencia/ resumen generado para valores ilegales o improbable mínimo y máximo de variables e inconsistencias (por ejemplo, 250 años de edad, masculino embarazado, mujer de 23 años con hijo de 19 años).

Calcule la tasa de error por 

Aleatoriamente selecciones 10% o al menos 40 de los cuestionarios y re-entre los mismos en un nuevo archivo.

Corrección de errores - documentación 

Si errores son descubiertos  Realizar

correcciones en un archivo comando (archivo de sintaxis SPSS), ofrecerá una documentación completa de cambios hechos en la base de datos



Si errores son descubiertos cuando se comparan archivos después de la doble entrada de datos  Podemos

hacer correcciones directamente en los datos entrados, ofreciendo una comparación entre datos entrados y corregidos.

Corrección de errores - documentación 



Divida el proceso en distintos y bien definidos pasos y que la documentación de un paso a otro sea consistente. Archivo  Una

vez que tenga una versión “limpia” de sus datos primarios, guarde una copia en un sitio seguro y realice el trabajo con otra copia.

Análisis



Asegurar el uso de la base de datos correcta  Se

recomienda crear archivos de comandos para análisis iniciando con la lectura de la base de datos



Descubrimiento tardío de errores e inconsistencias

Respaldando vs Archivando 



Respaldando  Actividad diaria  El propósito es permitir restaurar los datos y documentos en caso de destrucción o pérdida de datos.  No sólo bases de datos, pero también archivos de comando de modificaciones de los datos, documentos escritos como protocolo, libro de log y otra información documentada Archivando  Toma lugar una vez o varias veces durante la vida del proyecto  El propósito es preservar los datos y documentos par un futuro, puede ser, permitir a otros investigadores acceso a la información.

Revisión de calidad de datos existentes para monitoreo y evaluación  

Qué significa calidad, quién debe medirla, cuándo y dónde, y para qué. El proceso de revisión de la información existente sobre un tema debe ser lo más exhaustivo posible y con criterios de básicos como: 



· ¿Quién es el autor? · ¿Tiene el autor la autoridad para presentar la información? · ¿Cuándo se realizó la investigación? · ¿Dónde se obtuvo la información? · ¿Es la información relevante cuando se comparara con otros materiales publicados sobre el mismo tema? · ¿Puede verificarse la información en publicaciones específicas sobre el tema? Los datos son consistentes?, comparables?, replicables? Plausibles?