De NIEM-standaard toepassen op de opioïdeepidemie, COVID-19 en andere problemen

Klik voor meer informatie over auteur Robert Reynolds.

Als 2020 ons iets heeft geleerd, is het de waarde van data. Toen de COVID-19-pandemie zich eerder dit jaar over de VS verspreidde, waren de meeste staten niet voorbereid om ermee om te gaan. De staten die “de gegevens hebben gevolgd” hebben met meer succes de tol van de epidemie voor de volksgezondheid en de lokale economie beheerd. Maar voor veel staten is het delen van informatie en gegevensanalyse een voortdurende uitdaging. Om inzichten te vergaren, moeten datapunten worden geïntegreerd van onder meer verschillende instanties, rechtsgebieden, gezondheidszorg en sociale diensten.

De sleutel tot het succes van elk initiatief voor het delen van gegevens is de toepassing van het Nationaal model voor informatie-uitwisseling (NIEM) standaard. NIEM is een XML-gebaseerd raamwerk dat efficiënte informatie-uitwisseling tussen verschillende publieke en private organisaties mogelijk maakt. Hoewel een van de gemeenschappen bediend door NIEM biedt datamodel inhoud voor de human services domeinis de norm tot nu toe niet toegepast op de volksgezondheid, menselijke diensten, justitie en openbare veiligheid – allemaal tegelijk -.

Virginia biedt een blauwdruk voor het toepassen van NIEM bij het oplossen van complexe problemen

Wat er vandaag in Virginia gebeurt, is een uitstekend voorbeeld van hoe de toepassing van NIEM door één staat helpt datawetenschappers en regeringsleiders verzamelen inzichten die cruciaal zijn voor het bestrijden van zowel de opioïde-epidemie als de COVID-19-pandemie.

In 2017 heeft het Gemenebest een platform voor gegevensuitwisseling uitgetest om de groeiende opioïde-epidemie van de staat op te sporen en proactief aan te pakken. Dat leidde in 2019 tot de lancering van het Framework for Addiction Analysis and Community Transformation (FAACT) programma. FAACT verzamelt gegevens van verschillende nationale en lokale instanties, zodat de overheid en maatschappelijke organisaties een gedetailleerd begrip van de crisis hebben om middelen beter toe te wijzen en behandelingsinspanningen gerichter te maken.

De gegevens omvatten tientallen miljoenen records met informatie over drugsgebruik, drugsgerelateerde incidenten, soorten en duur van de behandeling, psychische aandoeningen, demografische informatie, ziekenhuisopnames, politiegegevens en forensische analyse van stoffen die op plaats delict zijn aangetroffen.

De NIEM-standaard is de sleutel tot het succes van FAACT. NIEM, vereist door het Gemenebest van Virginia, is een algemeen vocabulaire dat gebruikers van de overheid, openbare veiligheid, sociale diensten en gezondheidszorg in staat stelt om naar gegevens uit andere domeinen te kijken en inzichten te verwerven die hen zouden kunnen helpen de burgers van het Gemenebest beter van dienst te zijn.

Met NIEM kunnen gegevens op dezelfde manier worden gecategoriseerd, ongeacht hoe verschillend de datasets zijn. FAACT gebruikt bijvoorbeeld de NIEM-standaard om gegevens over domeinen heen samen te brengen door locatiegegevens te coderen. Locatiegegevens lopen over het hele gamma van specifieke locaties zoals geospatiale lengte- en breedtegraadcoördinaten of adressen naar meer algemene gebieden zoals steden, provincies of regio’s. De NIEM-standaard heeft een gedefinieerd type voor elke granulariteit van locatiegegevens, waardoor gebruikers gegevens kunnen analyseren in termen van locatie, zelfs wanneer het combineren van datasets met locatiegegevensvelden niet eenvoudig lijkt. Het meest voorkomende voorbeeld is het veld ‘County’. In andere datasets kunnen velden met dezelfde fijnmazigheid van locatiegegevens worden aangeduid als ‘Locatie’, ‘Incidentlocatie’, ‘Faciliteitslocatie’ of gewoon ‘Locatie’. FAACT gebruikt de NIEM-standaard om elk van deze velden te coderen met hetzelfde NIEM-type. Op deze manier definieert de NIEM-standaard duidelijk gegevenselementen en elimineert dubbelzinnigheid als ongelijksoortige gebruikers met de gegevens omgaan.

De nuances van NIEM overwinnen

Hoewel eenvoudig in gebruik, is het toepassen van de NIEM-standaard op deze datasets een complex proces. Afhankelijk van de opioïdengerelateerde dataset kan een ‘drugsgerelateerd incident’ bijvoorbeeld een van de vele dingen betekenen, waaronder dat de politie of een ambulance wordt gebeld, een persoon wordt opgenomen in het ziekenhuis, een patiënt een diagnose krijgt of een patiënt wordt opgenomen in een behandelinstelling.

De categorisering van overdoses in verschillende datasets kan ook complex zijn. Doorgaans worden ze door zorgverleners geregistreerd als fataal of niet-fataal, maar bepaalde datasets bevatten een grotere granulariteit waarmee rekening moet worden gehouden door het FAACT-platform. Dit roept vragen op, zoals hoe meld je slachtoffers van overdoses die meerdere gezondheidsproblemen hebben? Hoe behandelt u meerdere opnames in een behandelinstelling? Wordt dat beschouwd als één of meerdere incidenten? En hoe registreer je patiënten die meerdere verbindingen in hun systeem hebben – niet alleen die van een opioïde?

Dit zijn slechts enkele van de scenario’s waarmee rekening moet worden gehouden bij het toepassen van de NIEM-standaard op deze verschillende datasets. Omdat FAACT een selfserviceplatform is, is het belangrijk dat gebruikers geen tijd verspillen door terug te gaan naar de datasteward om de data te begrijpen. In het geval van Virginia is, naast de NIEM-standaard, een data woordenboek is gemaakt die elke dataset definieert en meer gedetailleerde informatie biedt over hoe de gegevens zijn gestructureerd. Dit zorgt ervoor dat de gegevens correct worden gebruikt om nauwkeurige beslissingen te nemen.

Staten helpen reageren op COVID-19

De Commonwealth of Virginia paste de NIEM-standaard ook toe op de COVID-19-pandemie. Door gebruik te maken van de inspanningen van zijn opioïde-initiatief, gebruikte het Gemenebest zijn investering in FAACT om informatie uit bronnen over de agentschappen en entiteiten te bundelen om besluitvormers de inzichten te bieden die nodig zijn om te reageren op de nieuwe coronavirus-pandemie.

Met de technische, juridische en bestuurlijke infrastructuur die via FAACT aanwezig was, schrapte het Gemenebest weken van de tijd die nodig was om snel ziekenhuizen te identificeren die voorraden en geneesmiddelen nodig hebben, zorginstellingen die in staat zijn om pieken in de patiënt, problemen in de toeleveringsketen, hiaten in en laboratoriumtests, en gebieden met de meeste gevallen van gevallen. Deze informatie wordt zo vaak als elke 15 minuten bijgewerkt, waardoor een bijna realtime venster wordt geboden in de huidige COVID-19-statistieken.

Paraatheid is de sleutel

In navolging van Virginia is het absoluut noodzakelijk dat andere staten manieren vinden om de enorme hoeveelheden gegevens die ze al hebben te standaardiseren. Hierdoor kunnen staten effectief samenwerken aan data-initiatieven en NIEM-standaarden toepassen, zodat ze proactief kunnen optreden en slimmere, snellere beslissingen kunnen nemen in tijden van nood.

follow:
Jernst van Veen

Jernst van Veen

Related Posts

Een korte geschiedenis van gegevensbeheer

Datamanagement is de organisatie van gegevens, de stappen die worden gebruikt om efficiëntie te bereiken en informatie uit die gegevens

Een korte geschiedenis van gegevensbeheer

Datamanagement is de organisatie van gegevens, de stappen die worden gebruikt om efficiëntie te bereiken en informatie uit die gegevens