Auswertung im GTDS fixe Abläufe für Standard-Aufgaben Mamma-Auswertung

Präsentation zum Thema: "Auswertung im GTDS fixe Abläufe für Standard-Aufgaben Mamma-Auswertung"—  Präsentation transkript:

1 Auswertung im GTDS fixe Abläufe für Standard-Aufgaben Mamma-Auswertung
Kolorekt-Auswertung vorgefertigte Berichte ( Leitstelle  Berichtsauswahl ) Berichtsaufruf in der Auswertungs-Ansicht ( Funktion Druck/Ausg. ) Variable Auswertungen je nach Anforderung

2 Tabelle als Grundelement
Die Daten des GTDS werden in einer relationalen Datenbank gespeichert. Auswertung bedeutet nichts anderes, als daraus die gewünschten Daten in der gewünschten Form herauszuholen. Grundelement einer relationalen Datenbank ist die Tabelle, z.B. ergibt sich durch folgendes SQL : SQL> l 1 select Pat_ID, Name, Vorname, Geburtsdatum 2 from PATIENT 3 where So eine Tabelle : PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1602 Prostata Hans 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz

3 Tabelle als Grundelement (II)
PATIENT PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1602 Prostata Hans 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz Tabelle hat einen bestimmten Namen ( hier PATIENT ) Spalten haben bestimmte Namen ( hier PAT_ID , NAME usw.) Spalten haben Datentypen ( vereinfacht : Zahlen , Text oder Datum ) Anzahl und Typ der Spalten ist für alle Zeilen konstant Daten stehen in den einzelnen Zeilen (hier sind es 4)

4 Grundlagen SQL (I) nähere Einzelheiten siehe SQLKURS - Skript
PATIENT PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1602 Prostata Hans 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz Wenn die Tabelle PATIENT nur diese vier Zeilen enthält, genügt zur Ausgabe folgendes : select Pat_ID, Name, Vorname, Geburtsdatum from PATIENT ;

5 Grundlagen SQL (II) PATIENT
PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1602 Prostata Hans 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz Auswahl einzelner Spalten in der SELECT - Liste select Name, Vorname, Geburtsdatum from PATIENT ; NAME VORNAME GEBURTSDAT Abrechnungstest Hermine Prostata Hans

6 Grundlagen SQL (III) PATIENT
PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1602 Prostata Hans 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz Auswahl einzelner ZEILEN mit der where – Klausel select Pat_ID, Name, Vorname, Geburtsdatum from PATIENT where Name = 'Prostata' ; PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1602 Prostata Hans

7 Grundlagen SQL (IV) PATIENT
PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1602 Prostata Hans 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz where – Klausel, mehrere Teile mit AND (oder OR) verbunden select Pat_ID, Name, Vorname, Geburtsdatum from PATIENT where Name = 'B97test' AND Vorname = 'Fritz'; PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz

8 Grundlagen SQL (V) where – Klausel für Zahlen
PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz where – Klausel für Zahlen select Pat_ID, Name, Vorname, Geburtsdatum from PATIENT where Pat_ID = 1622 ; Die Spalte Pat_ID ist hier die einzige, welche es erlaubt, über eine where-Klausel eine bestimmte Zeile der beiden "B97test" herauszufinden. Nur mit Name, Vorname und Geburtsdatum wäre der Zugriff nur auf einen von beiden nicht möglich. Sie erfüllt hier die Funktion eines sog. Primärschlüssels

9 Grundlagen SQL (VI) Order by – Klausel ordnet die Daten nach den angegebenen Feldern : select Pat_ID, Name, Vorname, Geburtsdatum from PATIENT order by Name, Vorname ; PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz 1602 Prostata Hans

10 Tabellen verbinden (Join)
eine Datenbank besteht gewöhnlich aus zahlreichen Tabellen, bei GTDS z.B. ca. 200 zwischen diesen Tabellen bestehen Beziehungen, einfaches Beispiel PATIENT TUMOR die Zuordnung der einzelnen Datensätze erfolgt in einer relationalen Datenbank ausschließlich durch "normale", sichtbare Tabellenspalten, es gibt keine verdeckten "Pointer" usw.

11 Tabellen verbinden (Join) – Beispiel (a)
PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz 1602 Prostata Hans Zu den bereits bekannten Patienten existiert eine Tabelle mit deren Tumoren : Fk_Patient Tumor Diagnose Pat_ID ID datum ICD DIAGNOSETEXT C Mammakarzinom li. C Kolonkarzinom C Prostatakarzinom C Prostatakarzinom

12 Tabellen verbinden (Join) – Beispiel (b)
Die Beziehung der Datensätze ist einfach zu sehen, begründet in der jeweils gleichen PAT_ID : PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz 1602 Prostata Hans Fk_Patient Tumor Diagnose Pat_ID ID datum ICD DIAGNOSETEXT C Mammakarzinom li. C Kolonkarzinom C Prostatakarzinom C Prostatakarzinom

13 Tabellen verbinden (Join) – Beispiel (c)
Realisierung in SQL : select PATIENT.Pat_ID, PATIENT.Name, PATIENT.Vorname, TUMOR.Fk_PatientPat_ID, TUMOR.Tumor_ID, TUMOR.Diagnosedatum, TUMOR.ICD10 from PATIENT, TUMOR where PATIENT.Pat_ID = TUMOR.Fk_PatientPat_ID ; Fk_Patient Tumor Diagnose PAT_ID NAME VORNAME Pat_ID ID datum ICD10 1581 Abrechnungstest Hermine C50 1581 Abrechnungstest Hermine C18 1602 Prostata Hans C61 1622 B97test Fritz C61

14 Tabellen verbinden (Join) – Beispiel (d)
vereinfachte Version in SQL : der Name der Tabelle muß nur dann vor den Spaltennamen stehen, wenn eine Spalte mit gleichem Namen in beiden Tabellen vorkommt (hier nicht) select Pat_ID, Name, Vorname, Fk_PatientPat_ID, Tumor_ID, Diagnosedatum, ICD10 from PATIENT, TUMOR where Pat_ID = Fk_PatientPat_ID ; Fk_Patient Tumor Diagnose PAT_ID NAME VORNAME Pat_ID ID datum ICD10 1581 Abrechnungstest Hermine C50 1581 Abrechnungstest Hermine C18 1602 Prostata Hans C61 1622 B97test Fritz C61

15 Tabellen verbinden (Join) – Beispiel (e)
vereinfachte Version in SQL II: in der from – Klausel kurze Aliasnamen angeben und bei select und where verwenden select P.Pat_ID, P.Name, P.Vorname, T.Fk_PatientPat_ID, T.Tumor_ID, T.Diagnosedatum, T.ICD10 from PATIENT P, TUMOR T where P.Pat_ID = T.Fk_PatientPat_ID ; Fk_Patient Tumor Diagnose PAT_ID NAME VORNAME Pat_ID ID datum ICD10 1581 Abrechnungstest Hermine C50 1581 Abrechnungstest Hermine C18 1602 Prostata Hans C61 1622 B97test Fritz C61

16 Tabellen verbinden (Join) – Beispiel (f)
Join in Schreibweise Standard – SQL (bei Oracle ab ca. Version 9 verwendbar) select P.Pat_ID, P.Name, P.Vorname, T.Fk_PatientPat_ID, T.Tumor_ID, T.Diagnosedatum, T.ICD10 from PATIENT P JOIN TUMOR T ON P.Pat_ID = T.Fk_PatientPat_ID ; Fk_Patient Tumor Diagnose PAT_ID NAME VORNAME Pat_ID ID datum ICD10 1581 Abrechnungstest Hermine C50 1581 Abrechnungstest Hermine C18 1602 Prostata Hans C61 1622 B97test Fritz C61

17 Tabellen verbinden – (Outer) Join
Die einfache Join-Abfrage verlangt, daß in allen abgefragten Tabellen mindestens eine passende Datenzeile existiert. Dabei werden immer alle Felder aus der Select-Liste im Ergebnis gezeigt, auch wenn dadurch Daten mehrfach ausgegeben werden (Beispiel : zweimal Stammdaten von "Hermine Abrechnungstest" ) Sollen auch Daten angezeigt werden, bei denen die erste Bedingung nicht zutrifft, muß ein sog. Outer Join eingesetzt werden.

18 Tabellen verbinden – Beispiel Outer Join
"klassische" Oracle – Syntax : hinter der Spalte der Tabelle, für die es evtl. keine Daten gibt, wird (+) gesetzt : select P.Pat_ID, P.Name, P.Vorname, T.Fk_PatientPat_ID, T.Tumor_ID, T.Diagnosedatum, T.ICD10 from PATIENT P, TUMOR T where P.Pat_ID = T.Fk_PatientPat_ID(+) ; Fk_Patient Tumor Diagnose PAT_ID NAME VORNAME Pat_ID ID datum ICD10 1581 Abrechnungstest Hermine C50 1581 Abrechnungstest Hermine C18 1602 Prostata Hans C61 1622 B97test Fritz C B97test Fritz

19 Tabellen verbinden – Beispiel Outer Join
Standard – Syntax (bei Oracle ab ca. Version 9 verwendbar) am Schluß könnte noch eine where-Klausel folgen : select P.Pat_ID, P.Name, P.Vorname, T.Fk_PatientPat_ID, T.Tumor_ID, T.Diagnosedatum, T.ICD10 from PATIENT P LEFT OUTER JOIN TUMOR T ON P.Pat_ID = T.Fk_PatientPat_ID ; Fk_Patient Tumor Diagnose PAT_ID NAME VORNAME Pat_ID ID datum ICD10 1581 Abrechnungstest Hermine C50 1581 Abrechnungstest Hermine C18 1602 Prostata Hans C61 1622 B97test Fritz C B97test Fritz

20 SQL : EXISTS - Unterabfrage
PATIENT PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1581 Abrechnungstest Hermine 1602 Prostata Hans 1622 B97test Fritz 1623 B97test Fritz Beispiel : Patienten, für die mindestens ein Tumor dokumentiert ist : select Pat_ID, Name, Vorname, Geburtsdatum from PATIENT P where EXISTS (select 'X' from TUMOR T where T.Fk_PatientPat_ID = P.Pat_ID) Der Vergleich mit vorigen Folien zeigt, daß Patient Nr keinen Eintrag in der Tabelle TUMOR hat, er steht nicht mehr im Ergebnis (daher durchgestrichen).

21 SQL : NOT EXISTS PATIENT PAT_ID NAME VORNAME GEBURTSDAT 1623 B97test Fritz Beispiel : Patienten, für die kein Tumor dokumentiert ist : select Pat_ID, Name, Vorname, Geburtsdatum from PATIENT P where NOT EXISTS (select 'X' from TUMOR T where T.Fk_PatientPat_ID = P.Pat_ID) Der Vergleich mit vorigen Folien zeigt, daß Patient Nr keinen Eintrag in der Tabelle TUMOR hat, er steht allein im Ergebnis .

22 GTDS – Tabellen in der Diagnosedaten-Maske
TUMOR VORHANDENE_DATEN VORERKRANKUNGEN GKR TNM ANN_ARBOR SONSTIGE_KLASSIFIK LOKALISATION HISTOLOGIE AA_DIAGNOSESICHERUNG .... usw für die Texte zu den Schlüsseln (z.B. ICD) sind weitere Tabellen ab- zufragen Spezialdokumentation z.B. für Mamma , Untersuchungen und Vorgesehene Maßnahmen kommen noch extra dazu Schlußfolgerung : Auswertung durch Abfragen auf die Originaltabellen des GTDS ist in den meisten Fällen zu schwierig und fehleranfällig

23 Alles in einem : Auswertungs-Tabelle
Alle Grund-Daten zum Tumor in einer Tabelle, eine Zeile pro TUMOR (nicht pro Patient) Extrakt – Prinzip Daten werden jeweils durch ein komplexes Programm zusammengestellt Aktualität / Datenstand entspricht dem Zeitpunkt, zu dem der Extrakt erstellt wurde, siehe Feld DATUM_DER_AUSWERTUNG , es wird nicht automatisch nachgeführt. Mehrere Extrakte (im GTDS Auswertungs-Läufe) können nebeneinander existieren, unterschieden durch ihre VORGANG_ID