Control de calidad de los datos rutinarios (5/10)
4. ¿Cómo se pueden medir los datos de buena calidad y cuáles se pueden recomendar para su uso en la PNIN?
a) Observaciones generales
La mayoría de las herramientas de evaluación de la calidad de los datos rutinarios diferencian entre tipos de calidad de los datos, que se denominan dominios, dimensiones o atributos:
- La herramienta DQR de la OMS emplea dominios y parámetros para evaluar la calidad de los datos rutinarios
- La herramienta Measure Evaluation utiliza dimensiones para lo que se denomina "parámetro" en la herramienta DQR de la OMS
- Chen et al., 2014 (1) los llamaron atributos.
Todas estas denominaciones se refieren a más o menos lo mismo. Hong Chen et al. concluyeron en su revisión que la completitud, la precisión y la puntualidad eran las tres dimensiones más evaluadas de la calidad de los datos, sin embargo, identificaron más de 30 dimensiones (consulte la siguiente lista) .
Fuente:
(1) Chen, Hong & Hailey, David & Wang, Ning & Yu, Ping. (2014). A Review of Data Quality Assessment Methods for Public Health Information Systems. International journal of environmental research and public health. 11. 5170-5207, 10.3390/ijerph110505170.