Mit den neuen Analyse- und Benchmarking-Funktionen wächst auch die Bedeutung der Datenqualität. Denn je mehr Auswertungen miteinander verglichen werden können, desto wichtiger wird die Frage, wie belastbar die zugrunde liegenden Daten eigentlich sind.

Die Realität ist dabei leider selten perfekt. Die importierten IVENA-Daten stammen aus unterschiedlichen Zeiträumen, Kliniken und Datenständen. Im Laufe der letzten Monate sind mir immer wieder kleinere Unstimmigkeiten begegnet: fehlende Angaben, unterschiedliche Schreibweisen, historische Besonderheiten oder Datensätze, die nicht vollständig verarbeitet werden konnten. Viele dieser Probleme konnten bereits direkt während des Imports erkannt und korrigiert werden. Trotzdem blieb für Nutzer bislang weitgehend unsichtbar, welche Auswirkungen solche Besonderheiten auf die spätere Statistik haben.

Aus diesem Grund habe ich in den vergangenen Wochen an einem neuen Konzept für Datenqualitätsindikatoren gearbeitet. Ziel ist es, die Qualität der zugrunde liegenden Daten direkt innerhalb der Statistiken sichtbar zu machen.

Die entsprechenden Indikatoren wurden inzwischen in verschiedene Analysebereiche integriert und zeigen auf einen Blick, wie vollständig die Datenbasis für eine bestimmte Auswertung ist. Dadurch wird nachvollziehbarer, ob eine Kennzahl auf nahezu vollständigen Daten beruht oder ob bestimmte Merkmale nur eingeschränkt verfügbar sind.

Gerade bei Vergleichen zwischen verschiedenen Zeiträumen oder Krankenhäusern ist diese Transparenz besonders wichtig. Unterschiede in den Ergebnissen können schließlich nicht nur durch unterschiedliche Versorgungsrealitäten entstehen, sondern auch durch Unterschiede in der Datenqualität. Die neuen Hinweise helfen dabei, solche Situationen frühzeitig zu erkennen und die Ergebnisse besser einzuordnen.

Parallel dazu wurden die Dokumentation und das Glossar erweitert, um die Bedeutung der einzelnen Qualitätsindikatoren nachvollziehbar zu erklären. Außerdem wurden zusätzliche Tests eingeführt, damit die Berechnung und Darstellung der Datenqualität auch bei zukünftigen Erweiterungen zuverlässig funktioniert.

Für mich ist dieser Schritt ein wichtiger Bestandteil der weiteren Entwicklung. Gute Statistiken bestehen nicht nur aus schönen Diagrammen und interessanten Kennzahlen. Genauso wichtig ist die Möglichkeit, die Aussagekraft dieser Ergebnisse richtig einschätzen zu können.

Die neuen Datenqualitätsindikatoren schaffen dafür eine wichtige Grundlage und werden in zukünftigen Analysefunktionen eine immer größere Rolle spielen.