데이터 검증

데이터 검증은 포괄적인 평가의 필수적인 부분입니다. 검증은 모호하거나 불분명한 데이터를 명확히 함으로써 더 많은 평가 데이터를 수집할 수 있는 문을 열거나 확인하는 것입니다. 수집된 정보를 확인하고 확인하는 프로세스를 데이터 유효성 검사라고 합니다. 데이터 검증의 주요 목적은 데이터에 오류, 편향 및 오해가 가능한 한 없는지 확인하는 것입니다.

간호 평가 가이드는 일반적으로 의료 모델보다는 전체론적 모델을 기반으로 합니다. 예를 들어, Gordon의 프레임워크(1994)는 11개의 기능적 건강 패턴을 식별하고 환자 데이터를 이러한 패턴으로 구성합니다. 매슬로우(Maslow, 1943)는 인간의 욕구를 다섯 가지 집합으로 나눠 가졌다. 반대로, 신체 시스템 모델은 다양한 신체 시스템에서 장기 및 조직 기능에 따라 수집된 데이터를 구성하는 데 사용되는 의료 모델입니다. 생리적 문제와 관련된 진단을 공식화하는 데 도움이 되지만, 신체 시스템은 대부분 건강과 웰빙의 심리사회적, 정신적 차원에서 환자의 문제와 강점을 식별하는 것을 소홀히 합니다.

오감을 통해 얻은 정보는 단서(cueing)인 반면, 정보 단서에 대한 판단 또는 해석은 추론(inference)이라고 합니다. 데이터 유효성 검사의 단계에는 단서 식별, 단서에 대한 추론, 단서 및 추론 검증이 포함됩니다.

추론은 다음과 같은 여러 가지 방법으로 검증할 수 있습니다.

• 적절한 장비, 기술 및 절차를 사용한 신체 검사. 조사 결과는 전문가의 확인을 받아야 합니다.
• 진술을 명확히 하기
• 팀의 다른 존경받는 구성원과 추론을 공유하고 합의를 구합니다.
• 연구 보고서, 교과서 또는 저널로 결과를 확인합니다.
• 정상 함수의 지식 기반에 대한 큐 비교
• 신호의 일관성 확인

간호사는 데이터가 수집될 때 또는 데이터 수집 프로세스가 끝날 때 데이터를 검증할 수 있습니다. 데이터가 명확하면 간호사는 데이터를 분석하고 간호 프로세스의 다음 단계인 간호 진단을 공식