国家卫生信息数据字典研究基本方法简介

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国家卫生信息数据字典研究基本方法简介
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资源介绍
一、国家卫生信息概念数据模型        2
二、需求分析        5
三、业务表信息的归类        5
四、业务表信息的抽象        6
五、数据元提取        8
六、确定数据类型和定义数据元属性        14
七、数据元著录        17
八、国家卫生信息数据字典的演进        17
九、国家数据字典与卫生统计调查制度改革        21
十、国家数据字典与卫生统计调查历史数据的管理        22
附录1卫生信息概念数据模型实体分类        23
附录2 国家卫生统计调查制度资源部分其他统计表的数据项对象图        29
附录3  国家卫生统计调查制度部分其他统计表的抽象对象图        32
附录4  国家卫生统计调查制度资源部分其他表的数据元        35
附录5  遵循的上位标准        44

国家卫生信息数据字典研究建立在卫生信息概念数据模型的基础上,以国家卫生信息的需求分析为基本出发点,通过原始数据项的收集、整理和归类,数据
元的抽象和提取、数据元的规范和著录等步骤完成。研究过程和基本研究方法如
图1所示。现以国家卫生统计调查中的第1部分——卫生资源统计为例介绍研究
方法。

  图1  国家卫生信息数据字典研究基本方法示意图
   
一、国家卫生信息概念数据模型
    为了保证信息及其分析结果能够互相比较,必须通过数据模型定义数据实体、属性及其相互关系。数据模型通过对超级实体(super-entity,或称主要实体)、实体(entity)、子实体(sub-entity)和属性(attribute)的划分和说明来描述研究对象不同类型的数据模型有其不同的应用目的,而且在表达的详细程度上也不同。图2表示数据模型的承接关系模型、概念模型、逻辑模型及物理层模型之间的关系。越近底层模型越详细。承接关系(contextualdatamodel)数据模型确立所关注的信息范畴,展示主要的对象以及它们之间的关系。概念数据模型(conceptualdatamodel)完善上下


图2  数据模型的层次关系

承接关系数据模型中的研究对象,即补充说明每个研究对象与其它实体的关系,以便更全面地了解研究对象。逻辑数据模型(10gicaldatamodel)和物理数据模型(physicaldatamodel)以概念数据模型为起点,更加详细和具体,与信息系统的设计和运行有关。国家卫生信息数据字典的主要目的是对相关数据元进行规
范,为各种渠道的数据收集和后期分析利用提供基本依据。所以,数据字典的研主要涉及概念数据模型。


图3  卫生数据的承接关系模型

国家卫生数据的承接关系模型包括人员、事件、环境、管理、支撑条件5
个主要实体,如图3所示。概念数据模型是根据承接关系数据模型提出的,但对主要实体做了更详细的层次划分,并描述了实体之间上下左右的关系,列举了表示最底层实体属性的数据元素。概念模型是收集、管理、分析卫生相关数据,并提供决策信息必不可少的。概念数据模型将所有信息划分为11个超级实体(最高层)和182个实体(或子实体),见附录1。11个超级实体分别为参与者、参与者角色、卫生服务需求、卫生服务计划、事件、位置、费用、结局、环境因素、业务因素、支撑条件。如图4所示。在11个超级实体中除事件以外,其他10个超级实体反映的是状态信息,是相对静止的,而事件反映的是导致状态改变的过程信息,  所以它们均是
以事件为中心的。卫生数据的承接关系模型和概念模型略图见图5。
图4  卫生数据概念模型的超级实体


图5  承接关系模型和概念模型略图
二、需求分析
    建立国家卫生信息数据字典必须首先明确字典中应该包括的基本数据项,也就是说,首先要进行需求分析。本研究以国家卫生统计调查制度(2002)中现有
的信息为需求分析的起点(initiatives)。首先收集和整理所有统计报表中的数据项,以国家卫生信息概念数据模型为依据,对这些数据项按实体归类,用UML绘制每一个实体的对象图;然后在每个对象图的基础上抽象出数据元。
现有国家卫生统计调查制度中共有调查报告表59个,分为5个部分:卫生资源统计、医疗统计、卫生监督统计、疾病控制统计、妇幼保健统计。共涉及基
本数据条目1759个。
三、业务表信息的归类
    根据国家卫生信息概念数据模型的实体分类,将每个统计表中的基本数据项逐一归类,并以UML对象图表示。卫生机构基本情况统计表(卫统表1)及其
数据项见图6.资源部分其他统计表的数据项对象图见附录2。
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