一种有前途的数据质量方法，节省时间和金钱

作者:David Boone，测量评估博士

大多数艾滋病毒监测和评估(M&E)人员都熟悉跟踪目前正在接受治疗的患者数量的挑战，以及由于记录保存不良而导致的数据质量问题。病人需要一直被跟踪，而且他们一直在治疗名单上来来去去。维护准确记录和进行数据质量评估需要付出巨大努力，因为需要核实每个患者的状况，以更新每个机构目前接受抗逆转录病毒治疗(ART)的患者人数。

在MEASURE评估(由美国国际开发署(USAID)资助)项目中，我们最近在布隆迪(2019年5月至6月)测试了一种方法，对患者记录进行抽样，根据特定标准对其进行评估，然后根据样本结果对该服务设施中所有记录的数据质量做出判断。使用批量质量保证抽样(LQAS)，我们能够采取一个较小的样本(大约50-70条记录，取决于处理队列的规模)，并以可量化的置信度和误差水平确定设施是否“通过”或“未能”满足预定的标准。不符合标准的设施将被针对进行更详尽的审查，以清理记录并填补空白。通过审查的设施将被视为“可以运行”，直到下一轮监管。最终，所有存在数据质量问题的站点都将被识别和纠正。我们相信这种方法在节约成本和资源方面有很大的潜力，因为通过审查的网站将省去对数据质量进行定期详尽审查的费用和负担。

LQAS中使用的样本量太小，无法进行点估计(例如，95%的客户进行了病毒载量测试，病毒载量被抑制)。然而，给定服务(LQAS中的“批次”)的患者记录可以分为满足或不满足预定目标，并且可以比较不同设施的性能。在LQAS中设定这个目标是至关重要的一步，其主要思想是确定最差中的最差，以便优先考虑用于改进数据管理的资源。

在布隆迪，我们对“目前接受抗逆转录病毒治疗的患者”和“进行了病毒载量测试并抑制了病毒载量的患者”进行了传统的数据质量评估。因为我们正在对患者的医疗记录和其他数据源进行详尽的审查，所以我们能够使用LQAS方法并将其结果与详尽审查的结果进行比较，这是一种验证抽样方法准确性的方法。对于“当前抗逆转录病毒”，我们在大约40个设施中进行了测试;在“病毒载量”方面，我们对15个设施进行了测试(并非布隆迪的所有设施都在进行病毒载量测试或在源文件中记录结果)。我们为三个标准设置了质量阈值:数据的完整性、数据源之间的一致性、“当前治疗”和“病毒载量”的结果。有了一定的输入(质量阈值、可容忍错误率和站点中的患者数量)，我们能够使用在线样本量计算器确定每个设施的样本量要求。

在LQAS样本结果与“当前抗逆转录病毒治疗”和“病毒载量”的详尽审查之间的比较中，我们发现大约75%的一致性，虽然不是惊人的，但足以保证进一步的试验。在布隆迪的经验中，我们了解到，由于原始文件(即医疗记录、登记册和电子患者跟踪系统)不完整，阻碍了对结果的评估。此外，各机构数据管理人员不一致的记录做法使得很难准确记录样本中所有患者的结果。

在MEASURE Evaluation，我们认为所谓的“LQAS分诊系统”是对传统数据质量保证方法的宝贵补充，特别是对于准确性至关重要的高优先级指标(例如，当前的抗逆转录病毒治疗)。当作为卫生机构常规监督系统的一部分使用时，该方法可以节省时间、精力和资源，同时产生具有可量化置信度和误差的统计可靠结果。它可以改进源文件中的数据，从而改善患者管理，而且由于数据质量问题将从源头上确定和解决，因此向国家规划报告的汇总数据将更加准确。

基于excel的LQAS分类系统工具和配套指南文件可在//www.veresfitness.com/resources/publications/ms-19-176

有关MEASURE评估的更多信息，请访问www.veresfitness.com

转载已获授权科学的说．

大卫·布恩是约翰·斯诺计量评估公司的流行病学家。