DEN GODE MODEL: OPSAMLING PÅ MODELLERINGSOPGAVER OG INTRO TIL MODELLERINGSALTERNATIVER
|
|
- Else Ibsen
- 7 år siden
- Visninger:
Transkript
1 DEN GODE MODEL: OPSAMLING PÅ MODELLERINGSOPGAVER OG INTRO TIL MODELLERINGSALTERNATIVER KIRSTINE ROSENBECK GØEG
2 Tema Titel Materiale 1 IS i sundhedssektoren Patientdatas anvendelighed Lynge et al. 2 Registrering af patientdata Berg. Kap. 2 Waiting for Godot. 3 Relations-databaser Silberschatz Kap 1 ( ) 4 Databaser for klinisk kvalitet Green 5 Modellering af IS Modellering Silberschatz Kap E-R diagrammer Silberschatz Kap 7 ( ) 7 Normalisering Silberschatz Kap 8 ( ) 8 Den gode model 9 Modellering af systemer 10 Dataudtræk og databehandling Udtræk af databaser 11 Modellering med fokus på data-behandling 12 Avancerede forespørgsler i databaser 13 Beslutningsstøtte på baggrund af patientdata 14 Patientdatas tilgængelighed og sikkerhed Silberschatz Kap 3 ( ) Silberschatz Kap 4 ( ) 15 Opsummering og reflektion Resumere kursuslitteraturen
3 Tema Forventet læringsudbytte af læsning af litteraturen og deltagelse i forelæsninger Forventet læringsudbytte af opgaveløsning, gruppediskussioner og workshops IS i sundhedssektoren sundhedssektorens informationsinfrastruktur informationssystemer på sygehuse som fx Elektroniske Patient Journaler, PatientAdministrative Systemer, Parakliniske informationssystemer og kliniske databaser anvendelser af nationale registre i sundhedssektoren analysere informationssystemer i relation til brugsscenarier Modellering af IS modellering af informationssystemer design af relationsdatabaser viden om Database Management Systemer anvende E/R diagrammer og normalisering til modellering af klinisk database Databehandling viden om databasesprog datakommunikation metoder til beslutningsstøtte anvende SQL syntaks og funktioner
4 Plan for modelleringsdelen 1. Modellering : Basis ER-modellering (Entiteter, relationer, atributter, kardinalitet ) baseret på modellering af apotek, opgave: vitale værdier/ernæringsscreening 2. E-R diagrammer : Flere syntaktiske muligheder i ER-modelering. eksemplificeret ved forskellige kliniske database designs, opgave: vitale værdier/ernæringsscreening 3. Normalisering: Fra ER-diagram til Database scema baseret på modellering af apotek. Opgave:vitale værdier/ernæringsscreening 4. Den gode model : (WS) Modellering af blodbank: 5. Modellering af systemer: (WS) Fra database til fuldt IT system: Hvilke krav bør man stille til et blodbanksystem? Ændre dette databasen? Eksempel: studenter præsentationer/anden opsamling de sidste 45min
5 Læringsmål i dag At kende til og kunne forklare designvalg og designalternativer incl. Hvor den klassiske ER-model har sine begrænsninger At omsætte eksisterende viden om databasemodellering til at modellere databaser ud over skoleeksempler, fra ER-diagram til implementerbare schema.
6 Plan Generel feedback på opgaver ER-diagram elementer: Tomme entiteter, nedarvninger og svage entiteter/total participation Beskrivelser Relationerne i omsættelse fra ER-diagram til schema Konsistens Designalternativer At gøre op med entiteter som værende domæneorienterede: generaliserede mønstre At gøre op med normalisering: Into til dimensionel modellering Opgave: Modellering af blodbanksdatabase. Send til kirse@hst.aau.dk samlet fil fra halve eller hele grupper, helst med gruppenummer som del af filnavnet. Opsa
7 GENEREL FEEDBACK PÅ OPGAVER Fra ER-diagram til normaliserede schema
8 ER-diagram elementer Tomme entiteter. Det giver ikke mening at have en entitet uden attributter, for grunden til at man overhovedet laver en entitet er at samle en række attributter der beskriver den samme ting. Lav dem kun hvis de er berettigede, dvs at der både er fælles og ikke fælles attributter og/eller de simplificere jeres ER-diagram
9 ER-diagram elementer Total participation/ Svage entiteter Hvornår er der en total participation? Hvornår er der en svag entitet?
10 Eksempler på beskrivelser der virker godt En screening kan kun eksistere, hvis der er en læge og en patient, og der er derfor total participation mellem både patient og screening samt mellem læge og screening Sundhedspersonalet kan være enten en læge eller en sygeplejerske, hvorfor dette er blevet modelleret med nedarvning. Man kunne have valgt at lave en superklasse for screeninger og lave en nedarvning til sekundær- og primær ernæringsscreening. Dette er ikke gjort her, da entiteterne ernæringsscreening ikke har så mange fælles attributter. Hospital har nøgleattributten navn, da der eksempelvis kun findes et hospital ved navn Aalborg Universitetshospital som konsekvens af dette valg kan et hospital også have flere adresser, hvorfor adressen er en multipel attribut (eksempelvis adressen på sygehus nord/syd). Alternativt kunne, der laves underopdelinger og eksempelvis Aalborg Sygehussyd kunne betragtes som et sygehus med en enkelt adresse
11 En-til-en: Hvor repræsenteres måling i schema?
12 Én-til-mange: Hvor repræsenteres får og foretager i det resulterende schema?
13 Mange-til-mange: Hvor repræsenteres har kunde i schema? navn id Apotek adresse Har kunde Borger cpr navn tlf
14 Konsistens Det skal være tydeligt hvor tabeller og attributter kommer fra både i omsættelse fra ER til Schema og i normalisering. Det kræver både diagrammer of ord.
15 DESIGNALTERNATIVER At gøre op med entiteter som værende domæneorienterede At gøre op med normalisering
16 Design af en generel vital parameter entitet
17 Når entiteter bliver mere abstrakte, og hvad det koster
18 og hvad det koster Metadata
19 Modellering af sundhedsinformation baseret på abstrakte underliggende modeller
20 DIMENSIONEL MODELLERING - INTRO
21 Facts Business process Actual event IRL Fremmednøgler Sikre relationen til dimensioner og er alle integers Facts: Preferably values that it makes sense to aggregate Healthcare: Factless fact tables will be occuring
22 Dimensions: Retrieveal characteristics of date rather than timestamps
23 Star diagrams Use case ift. Sundhedsvæsnet: Blodbank, hvor vi er interesseret blod forbrug -> en fact tabel, eller blod-tapninger->én fact tabel Dimensioner: Dato-dimension og tids-dimension ift. Hvornår er blodet tappet, hvornår er det bestilt,
24 .Og hvad det koster ETL: Extract, transform, load håndteres i applikationslag, og skal virke automatisk og konsistent
25 DEN GODE MODEL
26 Hvad karakteriserer den gode model?
Tema Titel Materiale 1 IS i sundheds-sektoren Patientdatas anvendelighed Lynge et al.
Tema Titel Materiale 1 IS i sundheds-sektoren Patientdatas anvendelighed Lynge et al. 2 Registrering af patientdata Berg. Kap. 2 Waiting for Godot. 3 Relations-databaser Silberschatz Kap 1 (1.1-1.6) 4
Læs merePRÆSENTATION AF ER-DIAGRAMMER OG NORMALISERING
PRÆSENTATION AF ER-DIAGRAMMER OG NORMALISERING KIRSTINE ROSENBECK GØEG Tema Titel Materiale 1 IS i sundhedssektoren Patientdatas anvendelighed Lynge et al. 2 Registrering af patientdata Berg. Kap. 2 Waiting
Læs merePatientdatas anvendelser
Kursusgang 1 Patientdatas anvendelser Forelæsning og opgaver Dansk registertradition og LandsPatientRegisteret, LPR LPR-datas oprindelse og primære anvendelser Opgaveløsning Præsentation af opgaveløsninger
Læs mereSkriftlig eksamen i kurset. Informationssystemer
6. semester sundhedsteknologi Skriftlig eksamen i kurset Informationssystemer Der er 3 timer til at besvare opgaven. Alle hjælpemidler er tilladte. Skriv kort og præcist. Referer gerne til kursuslitteraturen.
Læs mereSide 1. Databaser og SQL. Dagens gang. Databasebegreber. Introduktion til SQL Kap 1-5
Databaser og SQL Introduktion til SQL Kap 1-5 1 Dagens gang Databaser Database begreber Mapning af klasser til relationel model Normalisering Opgaver til næste gang 2 Databasebegreber A database is a:
Læs mereData lagring. 2. iteration (implement backend)
Data lagring 2. iteration (implement backend) Emner Grundlæggende database begreber. Data definitionskommandoer ER-diagrammer og cardinalitet/relationer mellem tabeller Redundant data og Normalisering
Læs mereModul 2 Database projekt Multimediedesign 3. semester Gruppe 3 IRF/TUJE
Modul 2 Database projekt Multimediedesign 3. semester Gruppe 3 IRF/TUJE Fact sheet Indholdsfortegnelse Fact Sheet Gantt kort Valgt af virksomhed Brainstorm Attribut tabel ER-diagram Skitse MySQLWorkbench
Læs mereDatabasesystemer, forår 2005 IT Universitetet i København. Forelæsning 4: Mere om E-R modellering. 24. februar 2005. Forelæser: Rasmus Pagh
Databasesystemer, forår 2005 IT Universitetet i København Forelæsning 4: Mere om E-R modellering 24. februar 2005 Forelæser: Rasmus Pagh Forelæsningen i dag Fortsættelse af E-R model: Attributtyper, identifiers,
Læs mereDatabasesystemer. IT Universitetet i København 7. juni 2005
Databasesystemer IT Universitetet i København 7. juni 2005 Eksamenssættet består af 5 opgaver med 13 spørgsmål, fordelt på 6 sider (inklusiv denne side). Vægten af hver opgave er angivet. Du har 4 timer
Læs mereDatabasesystemer. Databaser, efterår Troels Andreasen. Efterår 2002
Databaser, efterår 2002 Databasesystemer Troels Andreasen Datalogiafdelingen, hus 42.1 Roskilde Universitetscenter Universitetsvej 1 Postboks 260 4000 Roskilde Telefon: 4674 2000 Fax: 4674 3072 www.dat.ruc.dk
Læs mereDatabaser. Område / Specialefag nr. 6238 Database, design og programmering 44954. Datatekniker Infra & Prog IT-Supporter AMU Kursister
Databaser Område / Specialefag nr. 6238 Database, design og programmering 44954 Datatekniker Infra & Prog IT-Supporter AMU Kursister Fagligt indhold Link til faget på mars.tekkom.dk Link til faget på iu.amukurs.dk
Læs mereDatabasesystemer, forår 2005 IT Universitetet i København. Forelæsning 3: E-R modellering. 17. februar 2005. Forelæser: Rasmus Pagh
Databasesystemer, forår 2005 IT Universitetet i København Forelæsning 3: E-R modellering 17. februar 2005 Forelæser: Rasmus Pagh Forelæsningen i dag Datamodellering hvad, hvornår, hvorfor og hvordan? Business
Læs mereDatabasesystemer, forår 2006 IT Universitetet i København. Forelæsning 3: E-R modellering. 16. februar 2006. Forelæser: Rasmus Pagh
Databasesystemer, forår 2006 IT Universitetet i København Forelæsning 3: E-R modellering 16. februar 2006 Forelæser: Rasmus Pagh Forelæsningen i dag Datamodellering hvad, hvorfor og hvordan? Business rules
Læs mereConceptual, logic, physical
Conceptual, logic, physical Conceptual er et billede af virkeligheden. Entity names og attributter relaterer til den faktiske verden. Physical er i SQL databasen, her skriver vi de navne på tabeller og
Læs mereSkriftlig opgave. Designtanker i database-nære systemer
Skriftlig opgave til eksamen for faget»databaser«designtanker i database-nære systemer Martin Ancher Holm Juni 2010 1 Intro Denne skriftlige opgave indeholder kort de daglige tanker jeg har omkring design
Læs mereER-modellen. Databaser, efterår Troels Andreasen. Efterår 2002
Databaser, efterår 2002 ER-modellen Troels Andreasen Datalogiafdelingen, hus 42.1 Roskilde Universitetscenter Universitetsvej 1 Postboks 260 4000 Roskilde Telefon: 4674 2000 Fax: 4674 3072 www.dat.ruc.dk
Læs mere! Kia Dahlen. Kamilla Klein, Pia Jensen og Maria Korshøj Andersen.
Copenhagen Business Academy Multimediedesigner 3. semester - 1. projekt, september 2014 Gruppe 1 - MulA Kia Dahlen. Kamilla Klein, Pia Jensen og Maria Korshøj Andersen. Study: Multimedia Design Project:
Læs mereER-modellen. Databaser, efterår 2002. Troels Andreasen. Efterår 2002
Databaser, efterår 2002 ER-modellen Troels Andreasen Datalogiafdelingen, hus 42.1 Roskilde Universitetscenter Universitetsvej 1 Postboks 260 4000 Roskilde Telefon: 4674 2000 Fax: 4674 3072 www.dat.ruc.dk
Læs merePOST IT! Cph Business Academy Multimediedesign 2. Semester flow april Kirstine Marie Rasmussen cph-
POST IT! Cph Business Academy Multimediedesign 2. Semester flow 3 9. april 2017 Kirstine Marie Rasmussen cph- kr141@cphbusiness.dk Mette Bejder cph- mb458@cphbusiness.dk Link til POST IT http://mbejder.dk/post-
Læs mereAnvisning i aflevering af bitemporale data
UDKAST udgivet juni 2019 Anvisning i aflevering af bitemporale data Baggrund Aflevering af data fra it-systemer til et offentligt arkiv er baseret på aflevering af en arkiveringsversion i en relationel
Læs mereStatistikudtræk. 1 Introduktion
Statistikudtræk MADS MENU: RAPPORT STATISTIK STATISTIKUDTRÆK (D.4.1.) Revideret 20-09-2010 1 Introduktion I MADS kan statistiske data trækkes ud via enten statistikudtræk eller perioderapporter. I statistikudtræk
Læs mereSkriftlig eksamen i. Databaser. Vinter 2002/2003
Skriftlig eksamen i Databaser Vinter 2002/2003 Dette eksamenssæt består af 5 nummererede sider (incl. denne). Der er 5 opgaver, som ved bedømmelsen tillægges følgende vægte: Opgave 1: 15% Opgave 2: 30%
Læs mere! Kia Dahlen. Kamilla Klein, Pia Jensen og Maria Korshøj Andersen.
Copenhagen Business Academy Multimediedesigner 3. semester - 1. projekt, september 2014 Gruppe 1 - MulA Kia Dahlen. Kamilla Klein, Pia Jensen og Maria Korshøj Andersen. Study: Multimedia Design Project:
Læs mereDatabase. lv/
Database 1 Database Design Begreber 1 Database: En fælles samling af logiske relaterede data (informationer) DBMS (database management system) Et SW system der gør det muligt at definer, oprette og vedligeholde
Læs mereIntroduktion til programmering
Introduktion til programmering Databaser Uge 37 Computer Science, kap 9. Hugh Darwen: what a database really is, G. Riccardi: Princples of database systems, kap 2., kompendium. Plan Oprette jer på IMV
Læs mereInformations- og datamodellering
Informations- og datamodellering Lær at analysere og dokumentere din organisations forretningsbegreber, interesseområder og data på en konsistent måde der er nem at kommunikere med ledere, designere, udviklere
Læs mereTietgenskolen - Nørrehus. Data warehouse. Database for udviklere. Thor Harloff Lynggaard DM08125
Tietgenskolen - Nørrehus Data warehouse Database for udviklere Thor Harloff Lynggaard DM08125 Juni 2010 Indhold Beskrivelse... 3 Data warehouse... 3 Generelt... 3 Sammenligning... 3 Gode sider ved DW...
Læs mereSkriftlig eksamen i. Databaser. Vinter 2002/2003. Vejledende løsninger
Skriftlig eksamen i Databaser Vinter 2002/2003 Vejledende løsninger Dette eksamenssæt består af 5 nummererede sider (incl. denne). Der er 5 opgaver, som ved bedømmelsen tillægges følgende vægte: Opgave
Læs mereHvad er en relationsdatabase? Odense, den 19. januar Version 1.0
Hvad er en relationsdatabase? Odense, den 19 januar 2004 Version 10 Program for 6 kursusdag: Databaser 0900-0945 Hvad er en relationsdatabase? -1045 Opgave om normalisering 1100-1145 Eksempel på database
Læs mereDatabasesystemer. IT Universitetet i København 16. januar 2006
Databasesystemer IT Universitetet i København 16. januar 2006 Eksamenssættet består af 5 opgaver med 16 spørgsmål, fordelt på 6 sider (inklusiv denne side), samt et svarark, hvor visse spørgsmål skal besvares.
Læs mereDe vigtigste SQL-sætninger. SQL kap Oprette database. DDL og DML
SQL kap 6-7 + 17-20 DDL og DML 1 De vigtigste SQL-sætninger Data Definition Language (DDL) create table: opretter en ny tabel create unique index: tilføjer et index til en tabel drop table : sletter en
Læs mereBRUGERVENLIGHED, ØKONOMI OG DRIFT MÅ I HØJSÆDET I FREMTIDENS SYSTEMER Når lokationsinformationer er tilgængelige i realtid hvordan sikrer vi så
BRUGERVENLIGHED, ØKONOMI OG DRIFT MÅ I HØJSÆDET I FREMTIDENS SYSTEMER Når lokationsinformationer er tilgængelige i realtid hvordan sikrer vi så optimal anvendelse hos personalet uden at overinformere?
Læs meree-journal Suploader-funktionalitet Suploader-funktionalitet Forfatter: Erik H. Olesen Fejl! Henvisningskilde ikke fundet. Erik H. Olesen Kunde: MedCom
e-journal Suploader-funktionalitet Forfatter: Erik H. Olesen Fejl! Henvisningskilde ikke fundet. Erik H. Olesen Kunde: MedCom Emne: e-journal Suploader-funktionalitet Side 1 af 12 Dokumenthistorik Revision
Læs mereProjekt Database, Gruppe 4A. Projekt 1, 3. Semester D A T A B A S E. Klasse MulA13 Gruppenummer: A4
Projekt Database, Gruppe 4A 0 Projekt 1, 3. Semester D A T A B A S E Klasse MulA13 Gruppenummer: A4 Projekt Database, Gruppe 4A 1 Fakta-ark Klasse MulA13, Gruppenummer: A4 Gruppemedlemmer: Amalie Ardahl
Læs mereStudieplan Folkesundhedsvidenskab Semester 3
OMRÅDET FOR SUNDHEDSUDDANNELSER Studieplan Folkesundhedsvidenskab Semester 3 Bioanalytikeruddannelsen i Odense Efterår 2017 Semester 3 Indhold 1. Fagets fokus og emner... 3 2. Lektionsplan... 3 3. Litteraturliste:...
Læs mereIndholdsfortegnelse. Systembeskrivelse kapitel 8 Administrationsdatabase
Indholdsfortegnelse 5. Administrationsdatabase... 2 5.1 Metadata... 2 5.2 Administrationsdata... 3 5.2.1 Indstillingsmuligheder... 3 5.2.2 Webside... 4 5.2.3 Klikafgift (Udgået)... 4 5.2.4 Modtageboks...
Læs mereErfaringer med PBL læringsmål i studieordning for Sundhedsteknologi. Pia Elberg, formand for studienævn for Sundhed, Teknologi og Idræt August 2018
Erfaringer med PBL læringsmål i studieordning for Sundhedsteknologi Pia Elberg, formand for studienævn for Sundhed, Teknologi og Idræt August 2018 Baggrund Revision af ST SO som led i Selvevalueringshandlingsplan
Læs mereCLmul-b14e Gruppe 2 2. Database projekt
1 2 CLmul-b14e Gruppe 2 2. Database projekt JONAS FALK sniller27@hotmail.com Projekt vejledere Ivan Rosenvinge Frederiksen CHRISTIAN BRAMS halkjaer-brams@hotmail.com Tue Becher LINE RASMUSSEN line-rasmussen@live.com
Læs mereBilag 5. Snitflade mellem udtræksprogram og database. Udkast af 12. juni Udarbejdet for. SUP-Styregruppen
SUP-specifikation, version 2.0 Bilag 5 Snitflade mellem udtræksprogram og database Udkast af 12. juni 2003 Udarbejdet for SUP-Styregruppen Uddrag af indholdet kan gengives med tydelig kildeangivelse Indholdsfortegnelse
Læs mereModellering og Standardisering. Datalivscyklus G-EPJ
Modellering og Standardisering Datalivscyklus G-EPJ Fordele ved EPJ i forhold til PPJ Ingen redundante data Forskning Kvalitetssikring og udvikling Automatiske indberetninger Rekvisition og svar funktionalitet
Læs mereDatabase "opbygning"
Database "opbygning" Dette områder falder mest under en DBA's ansvarsområde. Det kan sagtens tænkes at en database udvikler i nogle situationer vil blive nød til at oprette produktions og test) databaser,
Læs mereBegrænsninger i SQL. Databaser, efterår 2002. Troels Andreasen
Databaser, efterår 2002 Begrænsninger i SQL Troels Andreasen Datalogiafdelingen, hus 42.1 Roskilde Universitetscenter Universitetsvej 1 Postboks 260 4000 Roskilde Telefon: 4674 2000 Fax: 4674 3072 www.dat.ruc.dk
Læs mereSUP-specifikation, version 2.0. Bilag 14. SUP-Styregruppen. Ordliste (informativ) Udkast af 12. juni Udarbejdet for
SUP-specifikation, version 2.0 Bilag 14 Ordliste (informativ) Udkast af 12. juni 2003 Udarbejdet for SUP-Styregruppen Uddrag af indholdet kan gengives med tydelig kildeangivelse Ordliste Anvendelsen af
Læs mereKØS. DRG Konference Undervisningsdag Onsdag d. 4. oktober 2017
KØS DRG Konference Undervisningsdag Onsdag d. 4. oktober 2017 OVERBLIK DRG-systemet Grupperingslogik Inddata Takstberegning Uddata Anvendelse 2 Dagsorden Praktisk Datagrundlag Tilgangsmuligheder KØS Avanceret
Læs mere"A subject-oriented, integrated, time-variant, and non-volatile collection of data in support of managements dicision-making process.
Data warehouses Introduktion til Data Warehousing... 2 Konceptet bag et Data Warehouse... 2 Data Warehousets fordele... 3 Problemer med Data Warehouses... 3 OLTP vs EDW... 4 Data Warehouse Arkitektur...
Læs mereDatamodeller. 1. Elementerne. Vi betragter E/R-diagrammet, som et diagram over entiteter og relationer Tegneregler: Entitet
Datamodeller I forlængelse af noten om normalisering, følges der her op med redskabet E/R-diagrammer til opstilling af en datamodel, opfat således dette som en alternativ metode mere end endnu et redskab
Læs mereForbedringsmodellen - Kom godt i gang med afprøvninger
Forbedringsmodellen - Kom godt i gang med afprøvninger Josefine Krøyer Projektleder i Sikker Psykiatri, Region Sjælland Rikke vb Hollesen, Improvement Advisor, Dansk Selskab for Patientsikkerhed Læringsmål
Læs mereListen over reserverede ord er meget lang, men de væsentligste vil jeg beskrive her i denne artikel:
Denne guide er oprindeligt udgivet på Eksperten.dk SQL og ASP En artikel omkring simpel SQL og hvordan disse opbygges, udformes og udføres, sådan at man kan få et brugbart resultat i ASP. Dette ligefra
Læs mereRegistre og kliniske kvalitetsdatabaser - en introduktion. Lau Caspar Thygesen Lektor, ph.d.
Registre og kliniske kvalitetsdatabaser - en introduktion Lau Caspar Thygesen Lektor, ph.d. Introduktion Stigende brug af registre Infrastruktur forbedret Mange forskningsspørgsmål kan besvares hurtigt
Læs mereVejen til god klinisk uddannelse af studerende
Vejen til god klinisk uddannelse af studerende 1 Baggrunden Frafald Praksischock Studerende som arbejdskraftressource Manglende sammenhæng mellem teori/praksis 2 Der findes allerede publikationer med gode
Læs mereHøjere sikkerhed med brug af EPJ og Medicineringsrobot. Pa.wichmann.madsen@systematic.com
Højere sikkerhed med brug af EPJ og Medicineringsrobot Pa.wichmann.madsen@systematic.com Agenda Præsentation af Systematic Baggrund for indføring af medicinrobot og integration til Columna Præsentation
Læs mereImport af rekursivt (parent-child) hierarki i Palo
Import af rekursivt (parent-child) hierarki i Palo Dette dokument beskriver hvordan et simpelt rekursivt (parent-child) hierarki kan importeres ind i Palo på forskellige måder via SQL og samtidig bibeholde
Læs mereDatabaser. 3. Normalform. Mette Frost Nielsen
Databaser 3. Normalform Mette Frost Nielsen Normalisering Kvalitetssikring ej redundans Ej null i tabeller Hurtigere Lettere at vedligeholde Ordbog Relation = tabel Redundans = gentagelser, samme information
Læs mereDatabase for udviklere. Jan Lund Madsen PBS10107
Database for udviklere Jan Lund Madsen PBS10107 Indhold LINQ... 3 LINQ to SQL og Arkitektur... 3 O/R designere... 5 LINQ Den store introduktion med.net 3.5 er uden tvivl LINQ(udtales link): Language-INtegrated
Læs mereData Warehouse Knowledge is Power - Sir Francis Bacon -
Data Warehouse 4. sem. datamatiker uddannelse Tietgen Skolen Odense Skrevet af Troels Markvard Andersen (DM08228) Knowledge is Power - Sir Francis Bacon - Troels Markvard Andersen Side 1 af 8 Forord /
Læs mereAdam Wolf, Administrerende direktør for Danske Regioner. Værdibaseret sundhed i en dansk kontekst
Adam Wolf, Administrerende direktør for Danske Regioner Værdibaseret sundhed i en dansk kontekst Administrerende direktør Adam Wolf Danske Regioner Værdibaseret sundhed i en dansk kontekst Værdi som styrende
Læs mereDataanalyse og databaser
Dataanalyse og databaser En database er lang række data, der er blevet struktureret således, at der er relationer mellem tabellerne og det er muligt at indsætte og udtrække den ønskede information fra
Læs mereLagring, ajourføring, kommunikation og deling af patientdata Sten Christophersen Informatikdirektør
Lagring, ajourføring, kommunikation og deling af patientdata Sten Christophersen Informatikdirektør 1 Den politiske vision IT skal bidrage til at sikre, at den enkelte borger/patient oplever ét kontinuert
Læs mereIntroduktion til Oracle, Datalogi, RUC Af: Jens Lauterbach (jeans@ruc.dk) 2002
Introduktion til Oracle, Datalogi, RUC Af: Jens Lauterbach (jeans@ruc.dk) 2002 På datalogi har vi en databaseserver, som de studerende på datalogi kan benytte til projekter og som også benyttes i forbindelse
Læs mereDatabase. Pr jekt. Hold CLmul-a14e Gruppe 3 3. semester 2015. Vejledere: Tue Becher Ivan R. Frederiksen
Database Pr jekt Hold CLmul-a14e Gruppe 3 3. semester 2015 Vejledere: Tue Becher Ivan R. Frederiksen Indholdsfortegnelse 1. Problemformulering 2. ER-diagram 3. Attribut-tabel 4. Use Case-model 5. Use Case
Læs mereBest practice. Forudsætninger for et godt data warehouse SAS Data Integration Studio
Best practice Forudsætninger for et godt data warehouse SAS Data Integration Studio Anne Boilesen, konsulent Jacob Høy Berthelsen, konsulent SAS Institute A/S Best practice Forudsætninger for et godt data
Læs mereSemesterbeskrivelse for uddannelse ved Aalborg Universitet
Semesterbeskrivelse for uddannelse ved Aalborg Universitet Semesterbeskrivelse for 6. semester bachelor Sundhedsteknologi forår 2019 Oplysninger om semesteret School of Medicine and Health Studienævnet
Læs mereDatabasesystemer. IT Universitetet i København 8. juni 2006
Databasesystemer IT Universitetet i København 8. juni 2006 Eksamenssættet består af 5 opgaver med 16 spørgsmål, fordelt på 7 sider (inklusiv denne side), samt et svarark, hvorpå visse spørgsmål skal besvares.
Læs mereFMK-online's brug af SmartFraming
Side 1 af 9 FMK-online's brug af SmartFraming Version 1.1 2011-11-01 Side 2 af 9 Indholdsfortegnelse Indledning...3 Initialisering og login...3 Kontekst Properties...4 user.id.authorizationid...4 userorganization.id.number...4
Læs mereEksamen, DSDS, efterår 2007
Eksamen, DSDS, efterår 2007 Introduktion til Scripting, Databaser og Systemarkitektur Jonas Holbech og Martin Elsman IT Universitetet i København 7. januar 2008 Alle hjælpemidler er tilladte, dog ikke
Læs mereStudieplan Sundhedsøkonomi Semester 3
OMRÅDET FOR SUNDHEDSUDDANNELSER Studieplan Sundhedsøkonomi Semester 3 Bioanalytikeruddannelsen i Odense Efterår 2017 Semester 3 Indhold 1. Fagets fokus og emner... 3 2. Lektionsplan... 4 3. Litteraturliste...
Læs mereDSKS årsmøde d. 9. januar 2009, kl. 9 12
DSKS årsmøde d. 9. januar 2009, kl. 9 12 Workshop : Monitorering af patientforløb i almen prakis Workshopleder: Chef for DAK-E Søren Friborg Formål: Workshoppen vil ud fra konkrete sygehistorier beskrive
Læs mereV E D M AR I AN N E, S Y G E P L E J E R S K E M E D K O O R D I N E R E N D E F U N K T I O N M AR I E, S Y G E P L E J E R S K E M E D S Æ R L I G
OPLÆG PÅ LÆRINGSSEMINAR 31.MAJ -1.JUNI 2017 AFSNIT S2 V E D M AR I AN N E, S Y G E P L E J E R S K E M E D K O O R D I N E R E N D E F U N K T I O N M AR I E, S Y G E P L E J E R S K E M E D S Æ R L I
Læs mereEvaluering af klinisk undervisningsseance i Kvalitetssikring og Patientsikkerhed for MedIS på 4. semester den
Evaluering af klinisk undervisningsseance i Kvalitetssikring og Patientsikkerhed for MedIS på 4. semester den 29.02.2012. Antal tilbagemeldinger: 37 ud af 40 mulige. 1: Har du på sygehuset fået den fornødne
Læs mereIdentifikation af risikopatienter på FAM
Identifikation af risikopatienter på FAM - fra en ingeniørs perspektiv Thomas Schmidt 8 March 2017 8 March 2017 eller Hvordan kan vi få mere ud af alt det dyre, gode, data som suser rundt? 2 Hvordan kan
Læs mereØvelse 9. Klasser, objekter og sql-tabeller insert code here
Øvelse 9. Klasser, objekter og sql-tabeller Denne opgave handler om hvordan man opbevarer data fra databasekald på en struktureret måde. Den skal samtidig give jer erfaringer med objekter, der kommer til
Læs mereBilag 12. Drift af SUP-systemer. Udkast af 12. juni Udarbejdet for. SUP-Styregruppen
Kan med fordel udskrives på en farveprinter, idet figurerne er i farver. SUP-specifikation, version 2.0 Bilag 12 Drift af SUP-systemer Udkast af 12. juni 2003 Udarbejdet for SUP-Styregruppen Uddrag af
Læs mereAmbulant fokus: Optimal udnyttelse af undervisningspotentiale. Jesper Stentoft Kursusleder, Inflammmation Oplæg til workshops efterår 2017/vinter 2018
Ambulant fokus: Optimal udnyttelse af undervisningspotentiale Jesper Stentoft Kursusleder, Inflammmation Oplæg til workshops efterår 2017/vinter 2018 Baggrund AU Health har et højt studenter through-put
Læs mereFra ER-Diagram til Relationel model i 7 step
Fra ER-Diagram til Relationel model i 7 step STEP 1: For regular entity type E in ER schema, create a relation R that includes all the simple attributes, and component attributes of composite attributes.
Læs mereAnne Randorff Højen
Anne Randorff Højen arra@hst.aau.dk Forelæsning og opgaver: Introduktion til SQL pause Forlæsning og Opgaver: SQL 2. del pause Introduktion til PhPMyAdmin Opgaver SQL Der modelleres ud fra reelle relationer
Læs merePROJEKT 3. The Design Diaries. LINK TIL BLOG: Af Mikkel Borg Svendsen & Sebastian Frank MUL B
PROJEKT 3 The Design Diaries LINK TIL BLOG: http://mbsgraphic.dk/blog/ Af Mikkel Borg Svendsen & Sebastian Frank MUL B 1 INDHOLDS- FORTEGNELSE HVEM ER BLOGGERNE? 3 USE CASE 4 ATTRIBUT TABEL 5 PHP CODE
Læs mereBilag 3b. Figurer og proces-diagrammer fra Bilag 3. Udbud af Medical Device Information Collection
Bilag 3b Figurer og proces-diagrammer fra Bilag 3 Udbud af INSTRUKTION TIL TILBUDSGIVER: Teksten i dette afsnit er ikke en del af Kontrakten og vil blive fjernet ved kontraktindgåelse. Formål med Bilag:
Læs mereDB undervisning 01-01
Databaser... 2 Tabeller... 2 Redundans... 3 Første regel... 4 Anden regel... 4 Tredje regel... 5 Relationer... 5 Opskrift... 6 SQL sætninger til at oprette tabeller... 7 SQL sætninger til at indsætte data...
Læs mereHvad kan vi lære af Kaiser Permanente?
Hvad kan vi lære af Kaiser Permanente? Anne Frølich Overlæge, speciallæge intern medicin, Bispebjerg Hospital, Region Hovedstaden, Ekstern lektor Københavns Universitet Forbedringspotentialer i det danske
Læs mereHvordan rammer vi kundernes reelle behov?
Hvordan rammer vi kundernes reelle behov? Hvordan kan man bruge det sundhedsfaglige personale i udviklingsprocessen og i markedsføringen af produktet? 02-10-2012 www.pointofcare.dk 1 Lægen mister indflydelse
Læs mereER HL7 FHIR OPLAGT AT BRUGE I DANSKE SUNDHEDSIT LØSNINGER? KIRSTINE ROSENBECK GØEG OG LOUISE PAPE- HAUGAARD
ER HL7 FHIR OPLAGT AT BRUGE I DANSKE SUNDHEDSIT LØSNINGER? KIRSTINE ROSENBECK GØEG OG LOUISE PAPE- HAUGAARD Agenda (Hvad er HL7 FHIR?) Hvilke forskelle er der mellem HL7 FHIR ift. lignende standarder og
Læs mereUML til kravspecificering
UML til kravspecificering UML mini-kompendium - til brug i forbindelse med modellering af kravspecifikationer. Copyright 2006 Teknologisk Institut, IT-Udvikling Aktivitetsdiagram 2/9 Aktion Aktionsnavn
Læs mereKlasser og Objekter i Python. Uge 46 Learning Python: kap 15-16, 19-22.
Klasser og Objekter i Python Uge 46 Learning Python: kap 15-16, 19-22. Klasser og objekter En klasse beskriver en klump af samhørende funktioner og variable En klasse er en beskrivelse. En kage form Klassens
Læs mereHvordan anvendes sundhedsøkonomiske analyser på sygehusene? Kristian Kidholm Afdeling for kvalitets og forsknings/mtv Odense Universitetshospital
Hvordan anvendes sundhedsøkonomiske analyser på sygehusene? Kristian Kidholm Afdeling for kvalitets og forsknings/mtv Odense Universitetshospital 1 Hvad er sundhedsøkonomiske analyser? Sundhedsøkonomiske
Læs mereBiologi i fagligt samspil. Fagdidaktisk kursus: Biologi i fagligt samspil
Biologi i fagligt samspil 1 Biologi i fagligt samspil STX: Toning af studieretningen NV AT SRP HF: NF SSO HTX: Toning af studieretningen SO SRP Teknologi og teknikfag 2 Fagsamarbejde? Om indhold? Om mål?
Læs mereUniversity College Lillebaelt Ernæringslære og diætetik
Studieplan Modul 3 Somatisk sygdom og lidelse Modul 3 Somatisk sygdom og lidelse Introduktion til faget og en forelæsning om energigivende næringsstoffer, vitaminer, mineraler og energibehov. Efterfølgende
Læs merePrivatlivspolitik for patienter
25. maj 2018 Privatlivspolitik for patienter Behandling af oplysninger I forbindelse med vores undersøgelse, diagnostik og behandling af dig som patient indsamler og behandler [Røntgen- Ultralydklinikken
Læs mereBrugerinddragelse er helt fundamentalt
Brugerinddragelse er helt fundamentalt Den 24. marts 2014, Inspirationskonference om offentlig fornyelse Gitte Fangel, Programdirektør, Sundhedsplatformen Kort om Sundhedsplatformen 2 Sundhedsplatformen
Læs mereEfterår 2002 Note 10. Temaopgave
Datalogi Database-kurset Efterår 2002 Note 10 Temaopgave Formålet med temaopgaven er at I skal arbejde med vigtige dele af kursusstoffet indenfor et specifikt problemområde/tema. Temaopgaven omfatter 4
Læs merePrivatlivspolitik for patienter
klinikken Søborg Privatlivspolitik for patienter Øre-Klinikken Søborg er efter EU s databeskyttelses forordning forpligtet til at give den registrede (patienten) en række informationer, når personoplysninger
Læs mereKommentar fra KMS til Specifikation af Serviceinterface for Person
Kommentar fra KMS til Specifikation af Serviceinterface for Person Organisation Side Kapitel Afsnit/figur/tabel /note Type af kommentar (generel (G), redaktionel (R), teknisk (T)) Kommentar KMS-1 G Godt
Læs mereUndervisningsbeskrivelse
Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin Juni 2016 Institution CampusVejle Uddannelse Fag og niveau Lærer(e) Hold Hhx Informationsteknologi C Peter
Læs mereDATABASE - MIN MUSIKSAMLING
DATABASE - MIN MUSIKSAMLING I dette forløb skulle vi lære om databaser, som bruger sproget SQL. SQL står for Structured Query Language. Det bruges til at vise og manipulere data, gemt i en database. I
Læs mereSporbarhed og Rapportering i Quality Center. Kim Stenbo Nielsen NNIT Application Management Services
Sporbarhed og Rapportering i Quality Center Kim Stenbo Nielsen NNIT Application Management Services Indhold INTRODUKTION Hvem er jeg Hvad vil jeg fortælle om QC std. rapporteringsfaciliteter EXCEL RAPPORTER
Læs mereUndervisningsbeskrivelse
Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin Maj-juni 12/15 Institution Uddannelse Fag og niveau Lærer(e) Hold Campus Vejle HHX Informationsteknologi niveau
Læs mereHassansalem.dk/delpin User: admin Pass: admin BACKEND
Hassansalem.dk/delpin User: admin Pass: admin BACKEND 1/10 Indledning Dette projekt er den afsluttende del af web udvikling studiet på Erhvervs Lillebælt 1. semester. Projektet er udarbejdet med Del-pin
Læs mereImplementering og effekt af kliniske retningslinjer
Implementering og effekt af kliniske retningslinjer INGE MADSEN, MI. Ekstern lektor, Centeret for Kliniske Retningslinjer og lektor, VIA. SUND, Aarhus N. CENTERET FOR KLINISKE RETNINGSLINJER, Institut
Læs mereIntroduktion til SQL queries
Denne guide er oprindeligt udgivet på Eksperten.dk Introduktion til SQL queries Denne artikel beskriver nogle forskellige muligheder i SQL queries. Eksemplerne skulle gerne være standard SQL og virke i
Læs mereInformation og formål Vi indsamler og behandler følgende personlige informationer om dig (i det omfang det er relevant for netop dig):
Privatlivspolitik i Falck Lægehuse Hos Falck Lægehuse er vi optaget af, at du har tillid til os, og tillid til at vi trygt kan varetage din Privatlivspolitik. Alle dine personoplysninger varetager vi på
Læs mere