在过去的几个月中，我们已经在一些医院更换了患者护理信息系统。作为实施过程的一部分，我们要确保流过新系统的所有新数据与历史数据一致。例如，如果我们通常在急诊科中看到160名患者+/- X％，而昨天我们看到180名患者，我们希望能够说出这是预期的还是重复数据。我们已经为此实现了一个数据质量监视解决方案，并且它似乎正在运行（在测试正常性之后，基于avg +/- 3 std dev）。我们已经使用这种方法来监视4-5家不同医院（还有另外4家医院）以及不同主题领域（医学影像，住院服务，急诊等）的高级指标。
我们现在遇到的问题是，我们需要开始更详细地监视数据质量，但是我们希望避免“信息/度量过载”。例如，可以将属于上述同一度量标准的每个记录（ED访问）分类为5个不同的敏锐度级别（从1次复苏到5次非紧急）。在典型的一天中，有160次ED访问，其中3次可能是1次，25次2次，70次3次，50次4次和12次5次。一种选择是做与之前相同的操作，然后比较每一天的速度1 ED访问历史平均+/- 3 std dev，但这将导致需要监控的指标数量急剧增加（除了按敏锐度查看ED访问之外，我们还可以按诊断，到达方式，出院位置等）。我的问题是，有没有一种方法可以使用单个汇总统计信息来监控带有子类别的指标？
谢谢！