환자 인구 통계는 모든 의료 기관에 대한 데이터의 핵심을 형성합니다. 그들은 통계 분석의 목적을 위해 범주로 환자와 그의 분류의 식별을 허용합니다. 나의 일안에 기간”인구 통계를 해석하기의 더 또는 더 적은 5 개의 다른 방법 있는 고가 나는 발견했다.”
- 생년월일,성별(참조:구글 건강)
- 생년월일,성별,국가,우편 번호,민족,혈액형(참조:마이크로 소프트 헬스 볼트: 2650>
이제 여기에 문제가 있습니다:항목 주변 어딘가에 다,환자 인구 통계의 정의는 다음과 같은 항목으로 오염되기 시작합니다.환자 및 응급 연락처 정보 및 환자 의료 기록 데이터. 실제로 일어날 것이다 이 개념 편류를 위해 아주 좋은 이유 있고 일어난 까 왜에 관해서는 나는 그것을 아래로 끊을 것이다.
우리는 생년월일과 성별이 가장 고전적인 유형의 인구 통계를 생성한다는 데 동의 할 수 있습니다. 우리는 모두 55-65 세 남성과 같은 주요 인구 통계에 대한 뉴스 기사를 읽는 것을 기억할 수 있습니다. 민족성 및 국가 및 우편 번호와 같은 일부 지리적 요소를 추가하면 대부분의 클래식 카테고리가 있습니다. 구글 헬스 과 마이크로 소프트 헬스 볼트 이 공식적인 정의를 준수 할 때주의해야합니다.
그러나 의료 영역에는 특정 의학적 상태,알레르기 또는 과거 의학적 사건을 가진 환자(예:1999 년 관상 동맥 우회 수술)와 같은 환자를 분류하는 데 사용할 수있는 추가 요소가 있습니다. 나는 이것을 핵심 인구 통계로 포함하는 것에 대해주의 할 것이다. 그 이유는 그들이 다른 것으로 불릴 수있을 정도로 구체적이기 때문입니다. 마이크로 소프트 헬스 볼트조차도 압력을 느꼈고 인구 통계 학적”사물”중 하나에 혈액형을 포함 시켰는데,이 용어는 때때로 캐치 홀로 작용하고 다른 곳을 알지 못했기 때문일 것입니다.
따라서 환자 인구 통계라는 용어는 주로 마케팅 담당자가 사용하는 것과 동일한 데이터 항목에 사용해야합니다. 다른 모든 것은 환자 연락처 정보,비상 연락처 정보,가족 의사,보험 공급자 정보 등과 같은 다른 이름을 가지고 있습니다.
주의의 단어 하지만,의료 사람들은 환자 인구 통계에 대해 이야기 할 때 거의 항상 환자 연락처 정보를 포함합니다. 이 일이 왜 추적 이유는 아마 없다,하지만 도움이된다면,환자 연락처 정보(+식별자)는 가능한 1 의 그룹으로 환자 인구를 분할 할 수 있도록하고이 얼마나 많은 사람들이 실제 인구 통계 학적 범주에 속하는 계산하는 데 필요합니다.