データの検証

データの検証は包括的な評価の重要な部分です。検証は確認または検証を行い、曖昧または不明瞭なデータを明確化することで、より多くの評価データを集めるための扉を開きます。収集された情報の確認と検証のプロセスをデータの検証と呼びます。データの検証の主な目的は、データが可能な限りエラー、バイアス、誤解釈から解放されていることを保証することです。

看護評価ガイドは、一般的には医療モデルよりもホリスティックなモデルに基づいています。たとえば、ゴードンのフレームワーク（1994年）では、11の機能的な健康パターンを特定し、患者データをこれらのパターンに整理しています。マズロー（1943年）は、5つの人間のニーズの階層を使用しています。それに対して、身体系のモデルは、様々な身体系での器官と組織の機能に基づいて収集されたデータを整理するために使用される医療モデルです。それは生理的な問題に関連する診断の形成に役立ちますが、身体系は主に心理社会的および精神的な健康と幸福の次元における患者の問題と強みを特定することを怠っています。

五感を通して得られる情報はキューイングであり、情報のキューの判断や解釈は推論と呼ばれます。データの検証の手順には、キューを特定する、キューについての推論を行う、キューと推論を検証するというものがあります。

推論は以下の方法で検証することができます：

1. 適切な機器、技術、手順を使用した身体検査。結果は専門家によって確認される必要があります。
2. 明確な声明の確認
3. 他の尊敬されたチームメンバーと推論を共有し、合意を求める
4. 研究報告書、テキスト、またはジャーナルで結果を確認する
5. 知識ベースと比較してキューを検証する
6. キューの一貫性を確認する

看護師はデータを収集中またはデータ収集プロセスの終わりにデータを検証することがあります。データが明確である場合、看護師はデータを分析し、看護診断を実施します。これは看護プロセスの次のステップです。