Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBununla birlikte, özellikle doğruluk, kapsamlılık, özlülük ve sentez göstergeleri açısından yatan ve ayaktan hasta başvuru notları arasında farklılıklar tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Sağlık hizmetlerinde teknolojik gelişmeler, artan yatırımlar ve süregelen araştırmalara rağmen, elektronik sağlık kayıtlarıyla (ESK) ilişkili yazılım araçları, işlevler veya veri setleri için hâlen standartlaştırılmış tanımlar bulunmamaktadır. ESK sistemlerine veri girişi, veriyi kaydeden bireylerin dokümantasyon uygulamaları, rolleri, bilgi düzeyleri ve becerileri tarafından şekillenmektedir. Yüksek kaliteli ESK verileri, dijital sağlık hizmetlerinin verimliliğini artırmak, veri analizini kolaylaştırmak ve klinik karar verme süreçlerini desteklemek açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, ayaktan ve yatan hasta sağlık hizmetleri sırasında ESK sistemine kaydedilen başvuru notlarının PDQI-9 kullanılarak değerlendirilmesini amaçlamıştır. Çalışmaya, 01 Eylül 2025 ile 31 Ekim 2025 tarihleri arasında Adana Şehir Eğitim ve Araştırma Hastanesi genel pediatri polikliniğine ve çocuk yoğun bakım ünitesine başvuran hastaların ESK verileri dâhil edilmiştir. Ayaktan ve yatan hasta sağlık hizmeti alan hastalara ait başvuru notlarının dokümantasyon kalitesinin orta ile yüksek düzeyde olduğu belirlenmiş ve iki grubun toplam PDQI-9 puanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark saptanmamıştır. Bununla birlikte, özellikle doğruluk, kapsamlılık, özlülük ve sentez göstergeleri açısından yatan ve ayaktan hasta başvuru notları arasında farklılıklar tespit edilmiştir. Güncellik, yararlılık, düzenlilik, anlaşılabilirlik ve iç tutarlılık göstergeleri ile PDQI-9’un genel izlenim puanlarında ise gruplar arasında herhangi bir farklılık gözlenmemiştir. ESK veri kalitesi, sağlık hizmetlerinde kalite ve verimliliğin temel bir bileşenidir. Bu nedenle veri kalitesi, güvenilir ve nesnel araçlar kullanılarak düzenli olarak izlenmelidir. PDQI-9, hem polikliniğe başvuran hastaların hem de yoğun bakım ünitesine kabul edilen kritik hastaların başvuru notlarının değerlendirilmesinde uygun, pratik ve kullanımı kolay bir yöntemdir.
Abstract
Despite technological developments in healthcare services, increasing investments, and ongoing research, there are still no standardized definitions for software tools, functions, or datasets related to electronic health records (EHRs). Data entry into EHRs is shaped by the documentation practices, roles, knowledge, and skills of the individuals entering the data. High-quality EHR data are essential for increasing the efficiency of digital healthcare services, facilitating data analysis, and supporting clinical decision-making processes. This study aimed to evaluate admission notes recorded in the EHR system during outpatient and inpatient healthcare services using PDQI-9. The study included EHRs of patients admitted to the general pediatrics outpatient clinic and the pediatric intensive care unit of Adana City Training and Research Hospital between 01 September 2025 and 31 October 2025. Admission notes of patients receiving inpatient and outpatient healthcare services demonstrated moderate to high levels of documentation quality, and no statistically significant difference was found between the total PDQI-9 scores of the two groups. However, differences were identified between inpatient and outpatient admission notes in terms of specific data quality indicators, particularly accuracy, thoroughness, succinctness, and synthesis. No differences were observed in the indicators of being up-to-date, useful, organized, comprehensible, and internally consistent, or in the overall impression scores of PDQI-9. EHR data quality is a fundamental component of quality and efficiency in healthcare. Therefore, data quality should be regularly monitored using reliable and objective tools. PDQI-9 is an appropriate, practical, and easy-to-use method for evaluating admission notes of both patients presenting to outpatient clinics and critically ill patients admitted to intensive care units.