Race, Ethnicity, and Language Data: Standardization for Health Care Quality Improvement
Race, Ethnicity, and Language Data: Standardization for Health Care Quality Improvement
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种族、民族和语言数据：医疗保健质量改进的标准化
DOI：
--
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
D. Nerenz
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheryl Ulmer;Bernadette McFadden;D. Nerenz
消除美国医疗保健差距的目标仍然遥不可及。尽管在具体措施上质量有所提高，但差距往往依然存在。解决这些差异必须从基本步骤开始，即通过收集按种族、族裔和语言分层的卫生保健质量信息，将差异的性质和这些差异的风险群体公之于众。然后，可以把注意力集中在干预措施的最佳应用上，以及规划和评估这些努力，以便为政策的制定和资源的应用提供信息。有人认为，种族、族裔和语言数据类别缺乏标准化是更广泛地收集和利用这些数据的一个障碍。
种族、民族和语言数据确定了收集和编码种族、民族和语言数据的当前模式；审查了获取这些数据所涉及的挑战，并就用于卫生保健质量改进的国家标准化方法提出了建议。
The goal of eliminating disparities in health care in the United States remains elusive. Even as quality improves on specific measures, disparities often persist. Addressing these disparities must begin with the fundamental step of bringing the nature of the disparities and the groups at risk for those disparities to light by collecting health care quality information stratified by race, ethnicity and language data. Then attention can be focused on where interventions might be best applied, and on planning and evaluating those efforts to inform the development of policy and the application of resources. A lack of standardization of categories for race, ethnicity, and language data has been suggested as one obstacle to achieving more widespread collection and utilization of these data.
Race, Ethnicity, and Language Data identifies current models for collecting and coding race, ethnicity, and language data; reviews challenges involved in obtaining these data, and makes recommendations for a nationally standardized approach for use in health care quality improvement.
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