Konsolidierte Datenmodellierung von Versorgungsdaten mit dem Entity-Attribute-Value-Modell und Data Vault
| Autor: | Rauch, J, Weiss, JP, Teuteberg, F, Hübner, U |
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| Jazyk: | němčina |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: |
Versorgungsforschung
data collection common data elements data warehouse 610 Medical sciences Medicine information storage and retrieval lcsh:Computer applications to medicine. Medical informatics health services research lcsh:Infectious and parasitic diseases gemeinsame Datenelemente ddc: 610 Datensammlung Data-Warehouse lcsh:R858-859.7 lcsh:RC109-216 Informationsspeicherung und -abruf |
| Zdroj: | GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Vol 13, Iss 1, p Doc03 (2017) GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie; VOL: 13; DOC03 /20170829/ |
| ISSN: | 1860-9171 |
| Popis: | Distributed and heterogeneous data must be integrated for health services research in a way, which is open to new requirements and easily expandable for new data sources. For data integration in the health services research domain, mainly data warehouses have been used that model data either as a dimensional or an entity-attribute-value (EAV) model. However, these data models are either not flexible enough or lack data management capabilities, which makes longitudinal data analyses more difficult. We have extended the EAV approach with data vault modelling and hereby modelled the data structures of the hospital quality reports by the Gemeinsamer Bundesauschuss (G-BA) and integrated data from the years 2011 to 2015 accordingly. This makes it possible to historicise metadata of features, in particular those of quality indicators, and establishes a high degree of extensibility towards new heterogeneous data sources. The proposed approach allows a free selection of the abstraction level for the entities to be modelled, so that a completely generic EAV model with historicised metadata can be created. Für die Versorgungsforschung ist wichtig, dass verteilte und heterogene Daten so integriert werden, dass sie offen für neue Analyse-Anforderungen und leicht um neue Datenquellen erweiterbar sind. Für die Integration von Versorgungsdaten werden bislang hauptsächlich Data-Warehouses eingesetzt, die Daten dimensional oder als Entity-Attribute-Value-Struktur (EAV) modellieren. Diese Datenmodelle sind jedoch entweder unflexibel oder weisen ein zu geringes Maß an Datenorganisation auf, was longitudinale Analysen erschwert. Wir haben den EAV-Ansatz um die Data-Vault-Modellierung ergänzt und damit die Datenstrukturen der Krankenhaus-Qualitätsberichte des Gemeinsamen Bundesausschusses (G-BA) modelliert sowie die Daten der Jahre 2011 bis 2015 integriert. Dies ermöglicht eine Historisierung der Metadaten für Merkmale, insbesondere der Qualitätsindikatoren, sowie ein hohes Maß an Erweiterbarkeit gegenüber neuen heterogenen Datenquellen. Der vorgeschlagene Ansatz erlaubt es, den Abstraktionsgrad für die zu modellierenden Entitäten frei zu wählen, so dass auch ein vollständig generisches EAV-Modell mit historisierten Metadaten erstellt werden kann. GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie; 13(1):Doc03 |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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