RWD通常用于与最初收集数据的目的不同的目的。因此，就明确定义的质量标准而言，预先检查RWD是否足够，并因此可用于初级或次级研究目的是极其重要的。由于缺乏用于决策的RWD质量标准的指导方针，因此能够通过应用清单和一些标准化问卷来评估RWD对研究目的的适用性就更加重要了[ 35- 38］．

用于研究目的的RWD数据(特别是登记处)的二次使用价值关键取决于它们的质量 完整性而且 精度［ 39]，紧挨着 及时性， 可比性，技术前提是数据源的大小是足够的(即，研究不会变得动力不足)，数据原则上是可访问的，并且可以与其他相关数据集映射(研究计划中概述的明确定义的研究问题)。因此，建议在使用数据之前对这些因素进行评估。请注意，这些质量标准并不是唯一的，因为还描述了其他数据质量概念(例如，有效性、一致性和完整性)。

完整性定义为数据中正确报告的所有或某一亚组患者中某个变量(疾病、治疗和诊断等)的真实病例的比例。因此，完整性捕获特定源中缺失的数据量——所有必要的数据已经被注册的程度[ 40］．通常情况下，没有全面的参考来源可用于评估关于一般人口的数据集的完整性。在这种情况下，最好确定报告特定可比子组感兴趣变量的研究，从而评估数据的完整性[ 39］．理想情况下，这些比较应在个人层面上进行(例如，将某些疾病的登记处的数据记录与行政记录进行比较)，或者，如果在个人层面上无法获得所需的信息，则应尝试至少在总体层面上审查完整性(通过比较各数据集的预期病例数量)。

精度度量数据集中真正具有某种属性(诊断、处方、社会经济或人口统计学属性等)的患者的比例。准确性通常是通过将数据记录与用于确定特定变量的参考标准进行比较来评估的。[ 41］．在许多情况下，这个参考可能是医疗记录;对于某些领域，其他参考资料可能也是可行的。进行这种比较的一种策略是手动随机抽样给定的百分比(如5%)或绝对数字(如1000)。这有助于识别错误，以及这些错误是系统性的(在以自动方式收集数据时经常由于算法问题而发生，或者数据是从不同的报告系统(区域或其他)整理而来)还是随机的(通常由人工数据收集引起)，从而为提高数据准确性的策略提供信息。

及时性衡量变量(疾病和诊断等)记录时间的数据质量(例如，记录的疾病时间与疾病真实时间的对应程度)。这通常可以与完整性和准确性一起评估，在纵向研究设计中特别重要。

此外, 可比性需要检查以确保数据集中的变量定义符合国际准则和其他相关参考文献。

对丹麦注册网络中114项数据质量研究的全面回顾显示，完整性和准确性随着时间的推移而提高，不同疾病的准确性差异很大，正确编码诊断的不到15%到几乎100% [ 41］．这一发现强调了 RWD数据质量需要保证，以供研究使用．