Säkerställ robusta system för datainsamling, övervakning och rapportering. Detta avsnitt omfattar utformning av register och efterlevnad av dataskyddsbestämmelser.
Bevisen visar:
- Omfattande datainsamling behövs: screeningprogram kräver olika typer av data, inklusive patientdemografi, rökningshistorik, bildresultat och uppföljningsresultat. Dessa uppgifter stöder beslut om behörighet, övervakning och utvärdering.(Policy Network för lungcancer).
- Integration med elektroniska patientjournaler (EHR) är användbart: att integrera screeningdata i EHR underlättar sömlös spårning av patientinformation och förbättrar samordningen av vården. Det finns dock utmaningar när det gäller att dokumentera rökningshistorik på ett korrekt sätt och säkerställa interoperabilitet mellan systemen. (
CHEST
, 2020).
- Datalager kan användas för resultatövervakning: centraliserade datalager möjliggör systematisk insamling och analys av screeningdata i olika regioner. Detta tillvägagångssätt stöder övervakningen av programmets resultat och identifieringen av skillnader, till exempel sådana som är relaterade till socioekonomisk status. (
Europeisk tidskrift för folkhälsa
, 2025).
- Standardisering av indikatorer behövs: genom att utveckla och anta en gemensam uppsättning indikatorer kan man göra konsekventa resultatbedömningar och jämförelser mellan olika screeningprogram, vilket underlättar arbetet med att förbättra kvaliteten. (
Europeisk tidskrift för folkhälsa
, 2025).
- Ramar för styrning och utvärdering: Genom att införa robusta styrningsstrukturer och utvärderingsramar säkerställs ansvarsskyldighet och kontinuerlig förbättring av screeningprogrammen. Detta innefattar att definiera roller, ansvarsområden och processer för datahantering och programutvärdering.(Policy Network för lungcancer).
Användbara resurser:
Policynätverk för lungcancer: Typer av data och krav (PDF).