Explorative Datenanalyse

Explorative Datenanalyse wurde von Andrews (1) definiert als 'manipu­ lation, summarization, and display of data to make them more compre­ hensible to human minds, thus uncovering underlying strnctures in the data and detecting important departures from that structure'. Besonders das 'Aufdecken wichtiger Unterschiede in den beobachteten Strukturen' und das 'Zuganglichmachen fur den menschlichen Verstand' lassen die explorativen Verfahren als geeignete Datenanalyseinstrumente in der medizinischen Qualitatssicherung erscheinen. Unter medizinischer Qualitatssicherung sei hier die Sicherung der Qualitat arztlichen Handelns und weniger die Qualitatskontrolle medizi­ nisch-technischer Gerate verstanden, wohl wissend, daB cas Funktionie­ ren der Qualitatskontrolle im technischen Bereich (Labor, Rontgendia­ gnostik etc.) eine wesentliche Voraussetzung fur eine gute Qualitat arztlichen Handelns ist. Der medizin-technische Bereich ist als ein Sonderproblem der Qualitatssicherung arztlichen Handelns anzusehen. Die Abgrenzungen sind jedoch unscharf, wie z.B. die Sicherung der Be~un­ dungsqualitat in der Pathologie zeigt, wo ohne medizinische und fur das arztliche Handeln relevante Informationen eine sinnvolle Qualitatssi­ cherung kaurn betrieben werden kann. Anwendungsfelder ZIELE Das Bi-Cycle-Modell von Brown (2) beschreibt die. @ IJJ einzelnen Schritte, die DEFINITION BEOBACHTUNG VON KRITERIEN PROBLEMERKENNUNG. im Rahmen einer routine­ UN 0 STANDARDS bzw. -VERIFIZIERUNG maBigen Qualitatssiche­ ,J,. rung arztlichen Handelns 5 @ durchlaufen werden mussen FORTBILDUNG PROBLEMANALYSE (Abb.1). Nach der Zieldefiniton, ,J,.