Santé Données
Santé Données met en scène la qualité des données, leur exploitation et leur responsabilité sans parler technique aux utilisateurs, avec des contrôles à exécuter, anomalies à corriger et indicateurs à valider.
Qui doit maîtriser ce module
- Data stewards.Ce rôle doit comprendre son point d’entrée, ses décisions et ses preuves de travail.
- Managers.Ce rôle doit comprendre son point d’entrée, ses décisions et ses preuves de travail.
- Qualité.Ce rôle doit comprendre son point d’entrée, ses décisions et ses preuves de travail.
- Programme managers.Ce rôle doit comprendre son point d’entrée, ses décisions et ses preuves de travail.
Les écrans et vues que les utilisateurs doivent connaître
- Écran ou action.Détecter les données manquantes, incohérentes ou retardées.
- Écran ou action.Servir de base aux dashboards et à la gouvernance des données.
- Écran ou action.Faire émerger des actions de correction compréhensibles par les métiers.
Comment expliquer concrètement ce module aux équipes.
Chaque page de documentation doit être lue comme un guide d’appropriation. On part du rôle, on montre les écrans clés, on déroule le workflow métier, puis on fait pratiquer un vrai parcours.
Où l’utilisateur travaille
Les listes, formulaires, statuts et indicateurs qui servent vraiment au quotidien doivent être identifiés dès le début de la formation.
Dans quel ordre il agit
Le bon usage vient du séquencement métier : ouvrir, vérifier, traiter, transmettre, clôturer ou escalader.
Avec qui il se coordonne
Chaque module doit être replacé dans le parcours plus large pour éviter les usages isolés et les ruptures entre métiers.
Les écrans et vues à montrer pendant la formation.
Cette partie sert à guider le formateur dans la démonstration concrète des listes, formulaires, statuts et indicateurs qui structurent le module.
Alertes de qualité : données manquantes, incohérences et retards.
Vue de correction : origine du problème, responsabilité et suivi.
Contrôles et anomalies : campagnes, anomalies critiques et correction assignée.
Lecture d’impact : conséquence sur le pilotage et les dashboards.
Former ce module par responsabilités et non par écran.
Data stewards
Ce profil doit savoir entrer dans le module au bon moment, produire la bonne information et transmettre au rôle suivant.
Managers
Ce profil doit savoir entrer dans le module au bon moment, produire la bonne information et transmettre au rôle suivant.
Qualité
Ce profil doit savoir entrer dans le module au bon moment, produire la bonne information et transmettre au rôle suivant.
Programme managers
Ce profil doit savoir entrer dans le module au bon moment, produire la bonne information et transmettre au rôle suivant.
Les points de passage à expliquer très clairement
- Point de passage.Former le cycle détection → correction → amélioration.
- Point de passage.Montrer comment une donnée mauvaise devient un problème métier visible.
- Point de passage.Relier qualité de données et décision de pilotage.
Comment replacer ce module dans la chaîne de soins
Le bon apprentissage consiste à montrer d’où vient l’utilisateur, ce qu’il fait dans ce module, puis vers quel rôle, quel écran ou quel module il transmet ensuite.
Cette lecture évite les usages fragmentés et aide les équipes à comprendre les ruptures possibles dans le parcours.
Le déroulé pas à pas à enseigner en priorité.
Le workflow ci-dessous sert de trame de démonstration : il montre l’ordre réel des étapes, les écrans à ouvrir et le passage de relais entre rôles.
Comment faire pratiquer un vrai cas d’usage
Ce qu’une bonne séance doit produire à la fin
- Maîtrise d’écran.Détecter les données manquantes, incohérentes ou retardées.
- Maîtrise d’écran.Servir de base aux dashboards et à la gouvernance des données.
- Maîtrise d’écran.Faire émerger des actions de correction compréhensibles par les métiers.
- Autonomie.Les utilisateurs savent quand agir seuls et quand appeler le rôle suivant.
- Qualité.Les preuves et alertes utiles sont comprises, pas seulement renseignées.
Ce qu’il faut faire repérer aux utilisateurs
- Erreur type.Traiter la qualité de données comme un sujet purement informatique.
- Erreur type.Corriger sans expliquer l’origine métier de l’erreur.
- Erreur type.Ne pas relier une alerte de donnée à son impact opérationnel.
Comment corriger en situation de formation
- Faire verbaliser.Demander à l’utilisateur ce qu’il pensait faire, puis replacer son geste dans le workflow réel.
- Rejouer l’étape.Refaire immédiatement le passage concerné sur un cas simple et sur un cas plus exigeant.
- Relier au parcours.Montrer l’impact de l’erreur sur le rôle suivant, sur le patient ou sur le pilotage.
Ce que les utilisateurs doivent savoir faire
- Objectif.Lecture des alertes de qualité de données.
- Objectif.Bonnes pratiques de saisie utile.
- Objectif.Lien entre donnée et décision.
Ce que le référent doit savoir transmettre
- Transmission.Former les référents à traduire un problème de donnée en geste métier.
- Transmission.Créer des routines de revue qualité.
- Transmission.Montrer les impacts sur le pilotage.
Quand considère-t-on qu’un utilisateur est prêt
- Compréhension.Il sait expliquer le rôle de ce module dans le parcours global.
- Exécution.Il sait réaliser le geste clé sans assistance et dans le bon ordre.
- Coordination.Il sait à qui transmettre, quoi vérifier et quand escalader.
- Qualité.Il sait lire les alertes et repérer les situations à risque ou incomplètes.