Methodeselectie voor een Health Data Science systeem

Edwin van Stam, (Zorg-) ICT consultant, is afgestudeerd aan de Master Health Informatics.

De gezondheidstoestand van personeel is een bepalende factor voor inzetbaarheid. Onderzoek geeft aanleiding om aan te nemen dat een Health Data Science (HDS) systeem kan helpen om de gezondheid en risico’s van inzetbaarheid van medewerkers te kunnen monitoren en voorspellen, waarmee acties kunnen worden genomen om de gezondheidstoestand te verbeteren en inzetbaarheid positief te kunnen beïnvloeden.

Mijn onderzoek richtte zich op de vraag wat de meest geschikte methode is voor het inrichten en gebruik van een betrouwbaar en accuraat HDS systeem om de gezondheid en de risico’s van inzetbaarheid van medewerkers te kunnen monitoren en voorspellen.

Door literatuurstudie en het interviewen van organisaties die ervaring hebben met Health Data Science is onderzocht welke methodes beschikbaar zijn, wat kenmerken van de methodes zijn, welke methode kenmerken relevant zijn, en in welke mate. Deze uitkomsten leiden tot een synthesemodel voor methodetoetsing op basis van relevante kenmerken.

Het literatuuronderzoek identificeerde gevonden methodes met kenmerken. Interviews resulteerden in relevante kenmerken. De methode geschiktheid factoren zijn bepaald door toetsing van de onderzoeksuitkomsten in een synthesemodel tegen de gevonden methodes. Methode evaluatie vond in een matrix plaats door middel van afweging van methodes en kenmerken die als relevant konden worden beschouwd vanuit het onderzoek.

Uitkomst van de evaluatiematrix geeft een kenmerken score om een HDS systeem mee te realiseren en gebruiken voor gezondheid en inzetbaarheidsinzicht.