Browsing by Subject "indikaattorit"
Now showing items 1-3 of 3
-
(2005)Tutkielmassa tarkastellaan makrotason kehityksen ja hyvinvoinnin mittaamiseksi kehitettyjä mittareita, ja tuodaan yhteen niistä sekä 70-luvulla että nykypäivänä käytyä keskustelua. Erityisesti keskitytään neljän esimerkkimittarin avulla mittareiden ympäristömuuttujissa viimeisen neljänkymmenen vuoden aikana tapahtuneeseen muutokseen. Tarkasteltu keskustelu pohjautuu talouskasvun arvostuksen ja kansantalouden tilinpidon keskeisten indikaattoreiden kuten bruttokansantuotteen (BKT) kritiikkiin. Aate- ja tieteenhistorialle ominaisin tavoin tutkin ympäristön käsitteelle annettuja merkityksiä mittareiden historiallisessa kontekstissa. Luokittelen esimerkkimittarit kahteen ryhmään: rahamääräisiin taloudellisen hyvinvoinnin mittareihin sekä sosiaalista ja ekologista hyvinvointia monipuolisesti yhdistäviin kokonaishyvinvointi-indekseihin. Esimerkkimittarit eli James Tobinin ja William Nordhausin kehittämä Measure of Economic Welfare (MEW), Redefining Progress -kansanlaisjärjestön Genuine Progress Indicator (GPI), Jan Drewnowskin Level of Living -indeksi (LLI) ja Robert Prescott-Allenin luoma Wellbeing-indeksi (WI) käsittelevät ympäristöä eri tavoin johtuen sekä mittareiden kehittämisen ajankohdasta ja aikakauden tavasta lähestyä ympäristökysymyksiä sekä siitä, millaisia metodologisia valintoja mittareiden kohdalla tehtiin. Sekä GPI että WI edustavat nykypäivän kehityksen mittaamisesta käytyä keskustelua ja pyrkivät korostamaan ympäristön tärkeyttä inhimilliselle hyvinvoinnille nyt ja tulevaisuudessa. Ne käsittelevät monipuolisesti erilaisia ympäristötekijöitä. Toisaalta 70-luvun alussa kehitettyjen MEW:n ja LLI:n huomioima lähiympäristön viihtyisyys ei saa GPI:ssä ja WI:ssä enää merkittävää sijaa. MEW ja LLI edustavatkin yleisen ympäristökeskustelun heräämisen aikaa ja antavat ympäristölle vielä melko vähäisen merkityksen hyvinvoinnin ja kehityksen tekijänä. Yleisesti on todettava, että hyvinvoinnin ja kehityksen mittaamiseen liittyy monia ongelmia. Samoja ongelmia, joita koettiin 70-luvulla pohditaan nytkin. Toisaalta mittarit voivat kriittisesti esiteltyinä ja tarkasteltuina tarjota hyvää materiaalia sosiaalisen ja ympäristön hyvinvoinnin ja niiden kehitysvaikutuksien määrittelyyn liittyvään arvokeskusteluun.
-
(2021)Johdanto: Terveydenhuollon tietojärjestelmiin potilaista kertyvää tieto on hyvä esimerkki massadatasta. Se muodostuu lukuisista yksittäisistä, irrallisista tapahtumista. Potilastiedon toissijaisella hyödyntämisellä tarkoitetaan tiedon käsittelyä muuta tarkoitusta kuin potilaan terveyden edistämistä ja hoitamista varten. Toisiokäytölle on tyypillistä, että pääasiallisena kiinnostuksen kohteena ei ole yksilötason tiedon hyödyntäminen, vaan isommasta potilasjoukosta saatava summatieto, josta yksilön tunnistetiedot on poistettu. Toisiokäyttö mahdollistaa potilastiedon hyödyntämisen esimerkiksi tieteellisessä tutkimuksessa ja tietojohtamisessa. Tavoite: Tutkimuksessa selvitettiin HUSin tietoaltaasta louhitun aineiston avulla, onko tietoaltaaseen tallennetun aineiston avulla mahdollista tutkia lääkehoidon turvallisuutta ja rationaalisuutta sekä selvittää, millaisessa muodossa tietoaltaan data saadaan käyttöön ja millaisia toimenpiteitä datalle tulee tehdä, jotta sitä voidaan hyödyntää potilastiedon analysoinnissa. Aineisto ja menetelmät: Massadatan hyödyntämistä pilotoitiin rekisteritutkimuksessa, jossa esimerkkinä käytettiin opioideja. Rationaalisen lääkehoidon toteutumisen tutkimiseksi määriteltiin lääkeindikaattorit eli tunnusluvut, jotka oli tarkoitettu opioidien lääkehoidon kokonaiskuvan tarkasteluun. Indikaattoreiden avulla luotiin pohja hakuparametreille ja lausekkeille, joita tietoallashaussa käytettiin. Aineisto louhittiin tietoaltaasta maaliskuussa 2020 ja se muodostui opioideja koskevista lääkemääräysmerkinnöistä, jotka oli kirjattu potilastietojärjestelmään 1.1.2015-31.12.2019. Tulokset: Tietoallashausta saatiin 321 000 potilaan opioidimääräysdataa yhteensä noin 1,73 miljoonaa riviä. Kotiutumisen yhteydessä annetut opioidireseptit rajattiin jatkoanalyysin ulkopuolelle, sillä niitä koskeva tieto ei ollut rakenteisessa muodossa. Sairaalassa annettuja säännöllisiä opioidilääkemääräyksiä koskeva aineisto oli noin 258 000 riviä. Dataa siivottiin, järjesteltiin ja validoitiin data-analyysiä varten. Toimenpiteistä huolimatta data ei soveltunut indikaattorien laskentaan. Johtopäätökset: Tietoallasaineiston käytön mahdollisuudet rationaalisen ja turvallisen lääkehoidon tutkimukseen olivat tämän tutkimuksen perusteella rajalliset. Massadata-aineiston saattaminen tutkimuksellisesti hyödynnettävään muotoon vaatii menetelmän, joka pitää sisällään useita työvaiheita ja niiden kehittäminen vaatii tietoteknistä erityisasiantuntemusta. Vaikka dataa saatiin paljon, yksittäisen potilaan opioidilääkehoidosta ei saatu kokonaiskuvaa, koska merkittävä osa datasta oli rakenteettomassa muodossa. Potilastiedon toissijaisen hyödyntämisen kannalta aineiston rakenteisen osan merkittävimmät käytön esteet liittyivät datan laatuun ja luotettavuuteen. Jotta tietoaltaasta saatava aineisto soveltuisi toisiokäyttöön tai tieteelliseen tutkimukseen, pitää sekä potilastietojärjestelmän merkintä- ja kirjaamistapoja yhtenäistää sekä data tulisi tallentaa tietoaltaaseen yhä rakenteisemmassa muodossa.
-
(2021)Johdanto: Terveydenhuollon tietojärjestelmiin potilaista kertyvää tieto on hyvä esimerkki massadatasta. Se muodostuu lukuisista yksittäisistä, irrallisista tapahtumista. Potilastiedon toissijaisella hyödyntämisellä tarkoitetaan tiedon käsittelyä muuta tarkoitusta kuin potilaan terveyden edistämistä ja hoitamista varten. Toisiokäytölle on tyypillistä, että pääasiallisena kiinnostuksen kohteena ei ole yksilötason tiedon hyödyntäminen, vaan isommasta potilasjoukosta saatava summatieto, josta yksilön tunnistetiedot on poistettu. Toisiokäyttö mahdollistaa potilastiedon hyödyntämisen esimerkiksi tieteellisessä tutkimuksessa ja tietojohtamisessa. Tavoite: Tutkimuksessa selvitettiin HUSin tietoaltaasta louhitun aineiston avulla, onko tietoaltaaseen tallennetun aineiston avulla mahdollista tutkia lääkehoidon turvallisuutta ja rationaalisuutta sekä selvittää, millaisessa muodossa tietoaltaan data saadaan käyttöön ja millaisia toimenpiteitä datalle tulee tehdä, jotta sitä voidaan hyödyntää potilastiedon analysoinnissa. Aineisto ja menetelmät: Massadatan hyödyntämistä pilotoitiin rekisteritutkimuksessa, jossa esimerkkinä käytettiin opioideja. Rationaalisen lääkehoidon toteutumisen tutkimiseksi määriteltiin lääkeindikaattorit eli tunnusluvut, jotka oli tarkoitettu opioidien lääkehoidon kokonaiskuvan tarkasteluun. Indikaattoreiden avulla luotiin pohja hakuparametreille ja lausekkeille, joita tietoallashaussa käytettiin. Aineisto louhittiin tietoaltaasta maaliskuussa 2020 ja se muodostui opioideja koskevista lääkemääräysmerkinnöistä, jotka oli kirjattu potilastietojärjestelmään 1.1.2015-31.12.2019. Tulokset: Tietoallashausta saatiin 321 000 potilaan opioidimääräysdataa yhteensä noin 1,73 miljoonaa riviä. Kotiutumisen yhteydessä annetut opioidireseptit rajattiin jatkoanalyysin ulkopuolelle, sillä niitä koskeva tieto ei ollut rakenteisessa muodossa. Sairaalassa annettuja säännöllisiä opioidilääkemääräyksiä koskeva aineisto oli noin 258 000 riviä. Dataa siivottiin, järjesteltiin ja validoitiin data-analyysiä varten. Toimenpiteistä huolimatta data ei soveltunut indikaattorien laskentaan. Johtopäätökset: Tietoallasaineiston käytön mahdollisuudet rationaalisen ja turvallisen lääkehoidon tutkimukseen olivat tämän tutkimuksen perusteella rajalliset. Massadata-aineiston saattaminen tutkimuksellisesti hyödynnettävään muotoon vaatii menetelmän, joka pitää sisällään useita työvaiheita ja niiden kehittäminen vaatii tietoteknistä erityisasiantuntemusta. Vaikka dataa saatiin paljon, yksittäisen potilaan opioidilääkehoidosta ei saatu kokonaiskuvaa, koska merkittävä osa datasta oli rakenteettomassa muodossa. Potilastiedon toissijaisen hyödyntämisen kannalta aineiston rakenteisen osan merkittävimmät käytön esteet liittyivät datan laatuun ja luotettavuuteen. Jotta tietoaltaasta saatava aineisto soveltuisi toisiokäyttöön tai tieteelliseen tutkimukseen, pitää sekä potilastietojärjestelmän merkintä- ja kirjaamistapoja yhtenäistää sekä data tulisi tallentaa tietoaltaaseen yhä rakenteisemmassa muodossa.
Now showing items 1-3 of 3