公共卫生信息分类与基本数据集标准研究(研究生课件).pptVIP

公共卫生信息分类与基本数据集标准研究金水高 2006-12-22 问题存在的重要原因 从总体上说，公共卫生信息系统的建设缺乏整体规划和统一的标准，多以“单兵作战”为主。有人将它形象地表述为处于信息系统开发的“春秋战国”时代，属于小作坊“烟筒”式开发。 3）公共卫生信息分类的方法采用面分类与线分类相结合的方法。 (4) 公共卫生信息分类初步结果1）分类框架：公共卫生信息分类框架由主题域和三层子类目组成，最高层为主题域。将公共卫生分为4个主题域： 即：疾病预防控制，公共卫生服务，公共卫生管理及卫生监督其次对每个主题域再划分成若干个主类，主类以下为子类，子类以下为小类。形成：主题域——主类——子类——小类——数据集的分类框架结构。 2）分类结果 公共卫生信息分类初步结果 二、研究结果1. 公共卫生信息分类框架与编码 公共卫生基本数据集数据元标准化基本原则与方法 公共卫生基本数据集数据元标准化的基本原则与方法 公共卫生事务系统产生和处理的数据元是最基本的数据元，是公共卫生基本数据集元素的数据源，他们贯穿于业务流程始末，因此公共卫生基本数据元的提取需要基于科学的业务流程分析。在具体实现中采用面向对象的技术和业务建模方法，利用其全程一体化精细建模的特点，对数据元进行有的放矢地规范化提取。基本步骤为：数据元基本概念理解、业务流程分析与信息建模、数据元提取、数据元描述和数据元提交。 数据元基本概念理解: 数据建模: 以美国公共卫生概念数据模型（PHCDM)为例 1. 4个主题域 卫生相关活动主题域包含卫生服务、卫生环境和影响健康行为信息 参与者主题域包含卫生相关活动的参与对象信息 客体主题域包含与卫生相关活动和参与者有关的物资、设备和产品信息. 位置（场所）主题域包含与参与者、卫生相关活动或者客体相关联的地点信息。 2. 29个类： 3. 100多个属性：每个属性都有规范的名称、描述和数据类型 (公共卫生基本数据集标准化研究课题组已将PHCDM全文译成中文) 数据元基本属性: 数据元属性的规范化描述: 数据元属性需依照一种标准方式进行描述，下表列出了关于描述数据元属性的常规描述符集。 数据元标准的提交： 以澳大利亚国家卫生数据字典数据元发布格式为例： 1）基本数据集的设置及数据元的提取、描述，提交 由各个工作组完成。 各工作组根据本领域信息系统建设需求，通过业务功能需求分析、业务流程建模和信息建模，进行了基本数据集设置、数据元提取、数据元描述和数据元的提交。 各工作组已完成的46个基本数据集，提交了1149个数据元。 2）基本数据集的元数据描述项： 序号: 数据集在本文件中的顺序号 数据集名称：提交单位提交时给数据集起的名 数据集分类：数据集在公共卫生信息分类中的归属 数据集代码：指该数据集按照信息分类的编码 数据集摘要：数据集的主要内容、数据来源等的说明 提交部门：负责数据集数据收集、管理的单位。如中国CDC慢性病预防控制中心等。 版本：当前的版本号 2）基本数据集的元数据描述项 序号: 8 数据集名称：免疫接种不良反应监测 数据集分类：疾病预防控制信息_监测_疾病监测_疫苗针对性疾病监测信息 数据集代码：A0102040105 数据集摘要：记录疫苗接种相关不良反应个案监测的信息 提交部门： 中国CDC疫规划中心 版本：1.0 3）关于公用数据集及数据元的描述 公用数据集是按照数据模型提取的属于不同基本数据集共有的数据元的分类集合。 例如：人员类公用数据集，编码为C0202010001，是由基本数据集中所有有关人员公共属性组成。如人口统计学属性，如性别、出生日期、职业、民族等，体格测量指标、生理属性指标等。 这次提取的公共数据集共分为三类： 人员类，组织机构类及仪器设备类共61个。 二、研究结果3. 决策层数据元的研究 决策层数据元或称指标：满足在国家层面对卫生服务评价与信息发布的需求。 提取和描述原则方法：遵循数据元标准化的原则与方法，包括在指标选取过程中的系统化和对指标属性描述的规范化。 这就要求建立概念模型及评价的框架，明确阐明健康和卫生服务所必需的信息，说明信息之间的关系以及在评价中的作用，从而指导对有意义的指标的选择和解释。 二、研究结果3。 决策层数据元的研究 三、公共卫生信息标准化研究的发展与应用展望 公共卫生信息标准化工作的可持续发展： （一）公共卫生信息标准化研究内容的发展 1．分类体系框架与概念模型需要在实践应用中充实和修订 基本数据集与数据字典需要不断的丰富和扩展 需要与相关领域的广泛联合 （二）公共卫生信息标准化研究工作可持续发展需求