本文選題：隊列研究 + 可配置表單��； 參考：《浙江大學》2017年碩士論文

【摘要】：隊列研究是一種研究復(fù)雜性疾病病因的重要方法。由于隊列研究需要對患者進行長期隨訪監(jiān)測,并對暴露資料和結(jié)局事件等大量數(shù)據(jù)進行采集、管理和分析,所以專門服務(wù)于隊列研究的信息系統(tǒng)應(yīng)運而生。傳統(tǒng)的隊列研究信息系統(tǒng)基本是針對特定的隊列研究目的定制開發(fā),但由于針對不同疾病、不同目的的隊列研究在數(shù)據(jù)采集和管理上具有共通性,導(dǎo)致了大量的重復(fù)勞動。為了解決以上問題,本論文設(shè)計并開發(fā)了可配置的隊列研究信息系統(tǒng),實現(xiàn)了隊列數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析的可配置。本論文的內(nèi)容包括:1)首先調(diào)研了隊列研究的設(shè)計過程,然后分析了隊列研究信息系統(tǒng)在隊列研究中的作用。在此基礎(chǔ)上,調(diào)研并分析了隊列研究信息系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀和功能特點。根據(jù)分析結(jié)果,傳統(tǒng)的隊列研究信息系統(tǒng)雖然具有類似的數(shù)據(jù)采集、管理和分析方法,但由于系統(tǒng)大多采用定制開發(fā)的方法,無法在多個隊列研究間復(fù)用,導(dǎo)致了開發(fā)力量的浪費,針對該問題本論文提出了一種可配置的隊列研究信息系統(tǒng)的解決方案。2)針對不同隊列研究在暴露資料和結(jié)局事件等數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容上存在差別的特點,本論文利用國際上openEHR兩層建模方法研究了可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù):根據(jù)openEHR參考模型定義的數(shù)據(jù)類型構(gòu)造不同類型的表單構(gòu)件,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集表單的基本框架;設(shè)計了可視化表單設(shè)計器,可實現(xiàn)"所見即所得"的表單樣式動態(tài)調(diào)整;將數(shù)據(jù)項動態(tài)綁定到表單構(gòu)件實例上,可實現(xiàn)表單數(shù)據(jù)存儲和查詢的按需調(diào)整。3)為了實現(xiàn)可配置數(shù)據(jù)分析,通過ETL(Extract-Transform-Load)將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成通用數(shù)據(jù)模型(OMOP Common Data Model,CDM)表達的通用格式。然而由于ETL的過程比較復(fù)雜,實現(xiàn)難度較大,提出了原型數(shù)據(jù)映射到CDM的改進方案。4)設(shè)計并實現(xiàn)了可配置的隊列研究信息系統(tǒng),系統(tǒng)主要分為隊列建立和隊列分析兩個模塊。隊列建立包括數(shù)據(jù)采集、隨訪管理和數(shù)據(jù)管理;隊列分析包括CDM格式標準化以及基于CDM利用OHDSI提供的開源軟件工具和分析方法庫進行隊列研究數(shù)據(jù)分析。5)為了驗證研究成果的有效性,本論文將系統(tǒng)在腎病隊列研究案例上進行了應(yīng)用實踐,實踐證明該系統(tǒng)可以快速、容易地配置一個腎病隊列研究信息系統(tǒng),能夠滿足腎病隊列研究的需求,減少大量重復(fù)勞動。
[Abstract]:Cohort study is an important method to study the etiology of complex diseases. Because the cohort study needs long-term follow-up monitoring to patients, and a large number of data, such as exposure data and outcome events, are collected, managed and analyzed, so the information system that specializes in queuing research has emerged. The basic queue research information system is basic. In order to solve the above problems, a configurable team column research information system is designed and developed to achieve the data collection and number of queues. According to the configuration of storage and data analysis, the contents of this paper include: 1) firstly, the design process of queue research is investigated, and then the role of queue research information system in queue research is analyzed. On this basis, the research and analysis of the status and functional characteristics of the queue research information system are investigated and analyzed. Although the research information system has similar data collection, management and analysis methods, but because the system mostly adopts the method of custom development, it can not be reused in multiple queue research, which leads to the waste of development force. A configurable queue research information system solution.2 for this paper is proposed in this paper. In this paper, there is a difference in the content of data collection such as exposure data and outcome events. In this paper, the configurable data acquisition technology is studied by using the international openEHR two layer modeling method. According to the data types defined by the openEHR reference model, different types of forms are constructed, and the basic framework of the data collection form is realized. A visual form designer is designed to realize the dynamic adjustment of the form style of "see and get"; dynamically bind data items to a form component instance, the form data storage and query can be adjusted according to the demand of.3). In order to realize configurable data analysis, the data of different data sources are converted into communication through ETL (Extract-Transform-Load). The general format expressed with OMOP Common Data Model (CDM). However, because of the complexity of the ETL process and the difficulty of realizing the difficulty, the improved scheme.4 of the prototype data mapping to CDM is proposed and the configurable queue research information system is designed and implemented. The system is divided into two modules, queue establishment and queue analysis. It includes data collection, follow-up management and data management; queue analysis includes standardization of CDM format and queue research data analysis.5 based on open source software tools and analytical methods based on CDM based on OHDSI. In order to verify the effectiveness of the research results, this paper applies the system to the case of nephrotic cohort study. It has been proved that the system can quickly and easily configure a renal cohort research information system, which can meet the needs of renal cohort study and reduce a large number of duplication of labor.

【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.52;R-03

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本文編號：1792084