健康江西行动指标数据质量控制规范

ICS CCSFORMTEXTFORMTEXT点击此处添加中国标准文献分类号FORMTEXT     DBFORMTEXT36DBFORMTEXT36/T2025—1FORMTEXT     健康江西行动指标数据质量控制规范QualityControlStandardsforHealthJiangxiActionIndicatorsData（标准草案）（本稿完成日期：xxxx-xx-xx）FORMTEXTXXXX-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX发布FORMTEXTXXXX-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX实施FORMTEXT江西省市场监督管理局   发布DB36/TXXXX—XXXXI健康江西行动指标数据质量控制规范适用范围本标准规定了健康江西行动监测评估指标数据质量控制评估的流程、维度、评估方法、质量提升等要求。本标准适用于江西省范围内开展健康江西行动监测评估指标数据的质量控制评估工作。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。32-DB36T+1979健康江西行动发展指数评价指南术语和定义下列术语和定义适用于本文件。健康江西行动HealthyJiangxiAction在健康中国战略指导下，坚持以人民健康为中心，聚焦当前和今后一段时期内影响江西人民健康最突出的重大疾病和健康问题及影响因素，通过倡导政府、社会、个人三方共同参与，将健康融入所有政策,关口前移、有效施策，以重点突破带动健康江西建设整体推进，达到疾病预防和健康促进的中长期具体行为活动。[来源：DB36T+1979]3.2健康江西行动指标数据HealthyJiangxiActionIndicatorData在健康江西行动中，用于衡量评价《“健康江西2030”规划纲要》《健康江西行动实施方案（2019-2030年）》及配套政策等进展情况所确定的结果性指标和政府工作性指标，并在履行健康相关公共职能过程中所采集、生成、收集、整理和分析、管理的反映这些指标结果的数据资源。3.3数据质量DataQuality在指定条件下使用时，数据的特性满足完整性、规范性、逻辑性、及时性等要求的程度。3.4数据质量评估DataQualityAssessment按照数据质量维度，对数据集成与质量控制结果的精度、可信度等进行评估的过程。基础条件省市县负责健康江西行动监测评估工作的机构配备不少于2人作为专兼职数据质量控制评估人员或质控人员，以及相关设备。配备数据质量控制评估人员或质控人员，并应符合下列要求：熟悉有关法律法规和政策，并拥有数据处理审核、质量评估方面的经验。具有维护监测评估工作科学性、规范性、公正性和有效性职业道德与操守。遵守保护数据资料中涉及的公民个人健康信息、医疗卫生机构等单个统计调查对象身份的隐私信息。具备数据存储、使用、加工、传输、提供、公开、归档、销毁等安全防护意识。应配备一定的计算机设备并满足以下条件：计算机安全可用；网络畅通有防护；系统安全可靠且资料可备份。控制评估流程健康江西行动监测评估相关数据质量控制评估工作以自评为主、再逐级审核评估、分级负责。包括数据收集与处理、选择评估方式和数据查验范围、数据质量查验、数据质量评分、编制评估报告等过程。应及时与数据报送单位沟通数据质量查验情况，若未通过查验，则反馈至数居报送单位，待核实补充后再次进行数据质量查验；若通过查验，则进行数据质量评分。具体流程见图。图1健康江西行动数据质量评估流程评估维度表1数据质量控制评估维度说明序号一级维度释义二级维度示例计算方法1完整性检查数据是否存在漏报、数据要素缺失。是否有空白数据（除合理缺项外）。－空白数据的个数占被评价数据总量的比例。比如某个评估周期内，健康江西行动监测指标总数是69个，但只报送65个数据（合理缺项作为非空白数据计算），则比值为（4/69）×100%，即空白数据比例为X=5.80%。数据基本要素如数据名称、日期、类型、计量单位、格式、数据来源、填报单位的缺漏情况。－基本要素缺失的数据个数占被评价数据总量的比例（同一个数据存在1项或1项以上要素缺失的即判定该数据存在要素缺漏）。比如某个评估周期内，健康江西行动监测指标总数是69个，有5个数据存在1项或1项以上要素缺失，则比值为（5/69）×100%，即数据要求缺漏比例为X=7.25%。2规范性检查数据基本信息的规范程度。是否按规定的数据释义、类型、计量单位、格式、计算公式、数据来源、数据精度等统计口径采集填报。以“每千人口床位数”为例，对开放床位的理解不同，导致部分地区上报的数据为编制床位数，与实际有出入；如很多监测指标数据计算公式单元（分母）涉及人口总数、总人数、总人口、区域常住人口数、该地区常住人口数、年末常住人口数、年末人口数（含学生）等，通常都是指常住人口；数据值为非整数应保留到小数点后两位；数据类型通常是比例、比重、数值、总量类数据。基本信息不规范的数据个数占被评价数据总量的比例（同一个数据存在1项或1项以上基本信息不规范的即判定该数据基本信息不规范）。比如某个评估周期内，健康江西行动监测指标总数是69个，有8个数据存在1项或1项以上基本信息不规范，则比值为（8/69）×100%，即数据不规范比例为X=11.59%。数据覆盖的时间、区域、业务范围是否符合要求（除合理缺项外）。时间范围如要求报送2023年数据，数据却报送了2022年的数据，则该数据不符合要求；空间范围如“15岁以上人群吸烟率（%）”，该指标与国家卫生行业标准（WS/T598.3—2018）“成人现在吸烟率”高度重合，但二者之间年龄相差3岁，如果报送数据为18岁及以上人群吸烟率的数据，则该数据不符合要求。不符合要求的数据个数占被评价数据总量的比例（同一个数据存在时间范围或空间范围或2项都不符合要求的即判定该数据不符合要求）。比如某个评估周期内，健康江西行动监测指标总数是69个，有2个数据不符合要求，则比值为（2/69）×100%，即数据不符合要求比例为X=2.90%。3逻辑性运用历史数据比较、横向数据比较、数据偏差分析、相关性分析等检查数据是否符合客观实际和一般规律、是否存在不合理或相互矛盾之处。对比分析历史数据、相关地区部门公开数据、统计年鉴、相关专业机构数据是否存在不一致。如与统计部门、相关发布会公布的“每千人口公共卫生人员数、注册护士数（人）、执业（助理）医师数（人）”等指标在数量级、变化趋势上是否一致性对比，查验数据质量情况。不符合逻辑关系的数据个数占被评价数据总量的比例（同一个数据存在1项或1项以上逻辑性不一致的即判定该数据不符合逻辑）。比如某个评估周期内，健康江西行动监测指标总数是69个，不符合逻辑关系的数据为7个，则比值为（7/69）×100%，即不符合逻辑关系比例为X=10.15%。数据区域占比、排名、相比省市县级通报数据近几年情况是否有明显不合理变化；参照相邻或条件相似地区该数据变化情况。各地上报的地级及以上城市空气质量优良天数比率（%）和地表水达到或好于Ш类水体比例（%）数据与省生态环境厅全省环境空气质量状况的年度或月度通报排名及变化情况是否一致；通过对经济发展情况、人口数量、医疗人力资源地区相似的慢病管理率对比查验数据质量情况。相邻年份或季度数据增长或下降波动幅度稳定性情况，或相关数据变动趋势之间存在同向或反向一致性。某地孕产妇死亡率与该地区孕产妇死亡数、某地区活产数数据变化相关性情况；数据波动幅度与当地经济发展、经费保障水平趋势是否一致,评估当期数据逻辑性，比如公共卫生经费总量增减情况与慢病管理率、妇幼系统管理率变化趋势一致性情况；如慢病死亡率、近视率等指标改善需要一个缓慢过程，其指标数据上升或下降都会比较稳定，通过数据波动幅度的稳定性查验数据质量情况。数据是否有突变现象，如同一个数据当年值超出近几年历史最大值或最小值，或超常规达到目标值、标准值；数据当年值相较于该数据近年来的中位数、平均值、加权平均值离散或差异情况。某地近五年“高血压患者基层规范管理服务率（%）”依次为78.61、79.90、71.67、72.50、75.30，则最大值为79.90和最小值71.67，通过判定报送的当年值是否在大于最大值或小于最小值查验数据质量；如人均预期寿命与2030年目标值差距，较其他条件相似地区差距情况查验数据质量情况。多个来源的同一指标统计数据之间是否符合逻辑一致性，不同报表之间或同一报表之间的关联数据是否符合逻辑；同一数据定点监测、专报、月报、季报、半年报、年报相互之间对比分析印证。基本公共卫生服务类和妇幼健康类监测指标，有年报、月报，可通过年报、月报数据进行对比互相印证数据逻辑性情况；如“以乡（镇、街道）为单位适龄儿童免疫规划疫苗接种率（%）”，来源有医疗卫生机构年报表（提供基本公共卫生服务单位填报，卫健统1-1、1-2表）的年内0--6岁儿童预防接种人次数和国家免疫规划疫苗预防接种情况报表（卫健统44表）的分疫苗应种人数、实种人数及预防接种统计报表（卫健统103表）的辖区内应建立预防接种证人数，辖区已应建立预防接种证人数，通过与上报数据相互对照查验数据质量情况；如教育统计中的基础教育学校基本情况和体质、视力监测专项有关学生体质、视力达标数据对比查验数据质量情况。4及时性检查数据是否及时报送。指标数据按照有关上报日期要求及时报送情况。某个健康江西行动监测评估周期内，监测指标总数是69个，要求在5月20日前报送指标数据，某地只报送了65个，有4个未在规定时限前报送。未按时报送的数据个数占被评价数据总量的比例。比如某个评估周期内，健康江西行动监测指标总数是69个，未及时报送的数据为4个，则比值为（4/69）×100%，即未按时报送比例为X=5.80%。对异常数据，积极、认真地查明原因并在核实修正后在规定的时间内重新报送。某个数据质量评估周期内，发现异常数据5个，要求15个工作日内核实修正并反馈，1地区只反馈了3个，有2个未在规定时限前修正反馈。未按时处理及反馈的异常数据个数占异常数据总量的比例。比如某个评估周期内，需要进行核实修正的异常数据为5个，及时反馈通过的为3个,则比值为（2/5）×100%,即未及时反馈数据比例为X=40%。评估方法评估方法7.1.1软件查验结合所设定的评估维度，借用数据质量管理软件、人工智能分析软件等数据质量工具实现自动查验，如自定义SQL语句查验。7.1.2人工查验根据评估维度，结合个人专业、经验等进行数据查验，如历史资料对比、经验判断、专家评审等。数据查验方式7.2.1全量查验对所有数据逐一查验数据质量情况。7.2.2部分查验对特定的范围内或时间段或新增的数据逐一查验数据质量情况。7.2.3抽样查验以随机抽样形式对部分数据逐一查验数据质量情况，可根据数据量的多少或数据可能出现质量风险的高低确定抽样比例，如20个数据以内的全量查验，20个以上的按一定比例抽样；高风险的数据全量查验，低风险的数据按5%-10%抽样等。7.2.4数据查验方式推荐按照数据评估维度的重要性和可操作性，推荐数据查验方式参见附录A，评估机构可根据自身专业和经验情况决定相应的查验方式。制定评估方案根据健康江西行动监测评估指标的重要性，包括确定待评估数据对象范围、选择评估方式和数据查验方法、结果反馈应用等内容。异常数据核查修正反馈数据质量评估单位对数据质量查验发现的异常数据，应及时记录，并通过《异常数据清单》（模板见附录C.1）反馈数据提供方、数据处理方和数据使用方的相关部门及人员进行处理，督促报送单位核实修正，在规定的时间内反馈《异常数据核查处理情况反馈清单》（模板见附录C.2）。数据报送单位在收到《异常数据清单》后应在规定时间内完成对相应数据审核、查询、修正和确认；对于有问题的数据，要积极、认真地查明原因并督促报送单位核实修正；对合理合法原因的缺、漏项等数据情况，及时做出解释说明；对无法做出解释说明的，剔除异常数据或商请上级部门协调相关数据。数据评估单位收到《异常数据核查处理情况反馈清单》后应及时对问题数据的整改效果进行核验、确认；对核验不通过的问题数据，发回数据报送单位继续进行数据修正；对核验通过的数据，属于数据个案差错的，及时记录正确数据；属于系统性的数据质量问题，应制定并实施更正措施，并及时向上级部门反馈报告，便于后期追溯和管理。数据质量评分按评估维度量化评分设置评估维度权重采用权重法，按照维度重要性对数据质量评估的四个维度及其二级维度分配相应权重，通过加权求和的方式计算每个维度的异常数据占比情况。一级维度和二级维度权重总和均应是100%，评估机构可根据实际情况对每个维度权重进行变更或扩展，权重占比参考见附录A。计算每一个维度异常数据比值用评估维度二级权重乘以相应的异常数据比值，再相加作为每一个维度异常数据比值。计算公式：p公式含义：p：按维度异常数据占比；w：二级维度权重；X：二级维度异常数据占比。按评估维度进行数据质量评价和赋分根据每一个评估维度异常数据占比情况，分别赋予相应评价和分值：表2按评估维度数据质量评价标准和赋分评估维度无明显缺陷轻度缺陷一般缺陷严重缺陷极重缺陷完整性查验p<1%1%≤p<2%2%≤p<3%3%≤p<4%4%≤p<5%5%≤p<7%7%≤p<10%10%≤p规范性查验p<1%1%≤p<2%2%≤p<3%3%≤p<4%4%≤p<5%5%≤p<7%7%≤p<10%10%≤p逻辑性查验p<1%1%≤p<2%2%≤p<3%3%≤p<4%4%≤p<5%5%≤p<7%7%≤p<10%10%≤p及时性查验p<1%1%≤p<2%2%≤p<3%3%≤p<4%4%≤p<5%5%≤p<7%7%≤p<10%10%≤p赋分值(F)10090807060504020按数据整体质量评分数据整体质量评分计算根据数据质量权重，用评估维度的权重乘以相应的赋分值，再相加总分作为数据整体质量得分。计算公式：Q公式含义：Q：数据整体质量得分；W：每个维度权重；S：每个维度质量赋分值。数据整体质量等级评价按照数据整体质量得分情况对数据整体质量进行评价，评价规则为：表3数据整体质量等级评价标准整体分值范围Q<4040≤Q<6060≤Q<7070≤Q<8080≤Q<9090≤Q≤100数据质量级别很差较差及格中良优数据质量评估结果反馈依据指标数据质量查验和得分情况，制作质量评估报告（模板见附录B）与《异常数据清单》（模板见附录C.1），包括基本情况、评估框架、结果与分析、改进意见建议，反馈给数据报送单位。数据质量提升数据提供单位根据《数据质量评估报告》和《异常数据清单》深入分析影响数据质量的根本原因，提出改进措施，落实相关整改举措，提升数据质量。及时整改问题数据根据数据质量问题的严重程度和影响范围，优先处理影响最大或风险最高的数据问题。制定具体的整改计划，包括整改目标、责任人、措施、预期完成时间等。实施整改措施，应包括修正现有错误数据、缺陷数据，更新数据审核规则、优化数据处理流程、加强人员数据审核能力培训等。健康江西行动是复杂的系统工程，涉及多个领域、多个部门，数据覆盖内容广、数据来源多，应加强跨部门协作，评估人员应了解各项数据采集、生成过程及整改措施可行性以获得各地各部门的必要支持。跟踪问题数据整改效果建立整改问题的跟踪机制，定期检查整改进度和效果。整改完成后使用前期数据质量指标重新评估数据质量，验证整改措施的效果；对发现的问题应及时修正，并对数据标准进行完善，以提高数据质量的整体水平；如果整改效果未达到预期，需要重新分析问题并调整整改措施。持续改进数据质量根据数据质量评估和多次出现的异常数据问题，建立常见数据质量问题知识库、完善数据质量管理流程等措施。在日常培训、宣讲或相关调度会议中，应加强数据问题提示和防范措施培训，确保数据报送汇总人员明确数据质控工作重点，保证数据质量问题整改状态效果。对采集的数据，特别是核心指标数据进行定期审核和比对，及时发现和纠正问题数据，借助现代信息技术，如数据挖掘技术、人工智能算法等，对数据进行自动化审核，提高数据审核评估效率和准确性。附录A（资料性）数据维度质量查验方式推荐和权重占比表A.1数据维度质量查验方式推荐和权重占比序号一级维度二级维度数据查验方式推荐一级权重（W）二级权重(w)1完整性空白数据情况。全量查验25%60%数据基本要素缺漏情况。抽样查验/部分查验40%2规范性按规定统计口径采集填报情况。抽样查验/部分查验30%60%数据采集时间和空间范围是否符合要求。全量查验40%3逻辑性对比分析历史数据、相关地区部门公开数据、统计年鉴、相关专业机构数据是否存在不一致。抽样查验/部分查验30%100%数据区域占比、排名、相比省市县级通报数据近几年情况是否有明显不合理变化；参照相邻或条件相似地区该数据变化情况。相邻年份或季度数据增长或下降波动幅度稳定性情况，或相关数据变动趋势之间存在同向或反向一致性。数据是否有突变现象，如同一个数据当年值超出近几年历史最大值或最小值，或超常规达到目标值、标准值；数据当年值相较于该数据近年来的中位数、平均值、加权平均值离散或差异情况。同一指标多个来源的统计数据之间符合是否逻辑一致性，不同报表之间或同一报表之间的关联数据是否符合逻辑。4及时性指标数据按照有关上报日期要求及时报送情况。全量查验15%50%对异常数据