Modeling and querying spatio-temporal clinical databases with multiple granularities

In molti campi di ricerca, i ricercatori hanno la necessit\ue0 di memorizzare, gestire e interrogare dati spazio-temporali. Tali dati sono classici dati alfanumerici arricchiti per\uf2 con una o pi\uf9 componenti temporali, spaziali e spazio-temporali che, con diversi possibili significati, li localizzano nel tempo e/o nello spazio. Ambiti in cui tali dati spazio-temporali devono essere raccolti e gestiti sono, per esempio, la gestione del territorio o delle risorse naturali, l'epidemiologia, l'archeologia e la geografia. Pi\uf9 in dettaglio, per esempio nelle ricerche epidemiologiche, i dati spazio-temporali possono servire a rappresentare diversi aspetti delle malattie e delle loro caratteristiche, quali per esempio la loro origine, espansione ed evoluzione e i fattori di rischio potenzialmente connessi alle malattie e al loro sviluppo. Le componenti spazio-temporali dei dati possono essere considerate come dei "meta-dati" che possono essere sfruttati per introdurre nuovi tipi di analisi sui dati stessi. La gestione di questi "meta-dati" pu\uf2 avvenire all'interno di diversi framework proposti in letteratura. Uno dei concetti proposti a tal fine \ue8 quello delle granularit\ue0. In letteratura c'\ue8 ampio consenso sul concetto di granularit\ue0 temporale, di cui esistono framework basati su diversi approcci. D'altro canto, non esiste invece un consenso generale sulla definizione di un framework completo, come quello delle granularit\ue0 temporali, per le granularit\ue0 spaziali e spazio-temporali. Questa tesi ha lo scopo di riempire questo vuoto proponendo un framework per le granularit\ue0 spaziali e, basandosi su questo e su quello gi\ue0 presente in letteratura per le granularit\ue0 temporali, un framework per le granularit\ue0 spazio-temporali. I framework proposti vogliono essere completi, per questo, oltre alle definizioni dei concetti di granularit\ue0 spaziale e spazio-temporale, includono anche la definizione di diversi concetti legati alle granularit\ue0, quali per esempio le relazioni e le operazioni tra granularit\ue0. Le relazioni permettono di conoscere come granularit\ue0 diverse sono legate tra loro, costruendone anche una gerarchia. Tali informazioni sono poi utili al fine di conoscere se e come \ue8 possibile confrontare dati associati e rappresentati con granularit\ue0 diverse. Le operazioni permettono invece di creare nuove granularit\ue0 a partire da altre granularit\ue0 gi\ue0 definite nel sistema, manipolando o selezionando alcune loro componenti. Basandosi su questi framework, l'obiettivo della tesi si sposta poi sul mostrare come le granularit\ue0 possano essere utilizzate per arricchire basi di dati spazio-temporali gi\ue0 esistenti al fine di una loro migliore e pi\uf9 ricca gestione e interrogazione. A tal fine, proponiamo qui una base di dati per la gestione dei dati riguardanti le granularit\ue0 temporali, spaziali e spazio-temporali. Nella base di dati proposta possono essere rappresentate tutte le componenti di una granularit\ue0 come definito nei framework proposti. La base di dati pu\uf2 poi essere utilizzata per estendere una base di dati spazio-temporale esistente aggiungendo alle tuple di quest'ultima delle referenze alle granularit\ue0 dove quei dati possono essere localizzati nel tempo e/o nel spazio. Per dimostrare come ci\uf2 possa essere fatto, nella tesi introduciamo la base di dati sviluppata ed utilizzata dal Servizio Psichiatrico Territoriale (SPT) di Verona. Tale base di dati memorizza le informazioni su tutti i pazienti venuti in contatto con l'SPT negli ultimi 30 anni e tutte le informazioni sui loro contatti con il servizio stesso (per esempio: chiamate telefoniche, visite a domicilio, ricoveri). Parte di tali informazioni hanno una componente spazio-temporale e possono essere quindi analizzate studiandone trend e pattern nel tempo e nello spazio. Nella tesi quindi estendiamo questa base di dati psichiatrica collegandola a quella proposta per la gestione delle granularit\ue0. A questo punto i dati psichiatrici possono essere interrogati anche sulla base di vincoli spazio-temporali basati su granularit\ue0. L'interrogazione di dati spazio-temporali associati a granularit\ue0 richiede l'utilizzo di un linguaggio d'interrogazione che includa, oltre a strutture, operatori e funzioni spazio-temporali per la gestione delle componenti spazio-temporali dei dati, anche costrutti per l'utilizzo delle granularit\ue0 nelle interrogazioni. Quindi, partendo da un linguaggio d'interrogazione spazio-temporale gi\ue0 presente in letteratura, in questa tesi proponiamo anche un linguaggio d'interrogazione che permetta ad un utente di recuperare dati da una base di dati spazio-temporale anche sulla base di vincoli basati su granularit\ue0. Il linguaggio viene introdotto fornendone la sintassi e la semantica. Inoltre per mostrare l'effettivo ruolo delle granularit\ue0 nell'interrogazione di una base di dati clinica, mostreremo diversi esempi di interrogazioni, scritte con il linguaggio d'interrogazione proposto, sulla base di dati psichiatrica dell'SPT di Verona. Tali interrogazioni spazio-temporali basate su granularit\ue0 possono essere utili ai ricercatori ai fini di analisi epidemiologiche dei dati psichiatrici.In several research fields, temporal, spatial, and spatio-temporal data have to be managed and queried with several purposes. These data are usually composed by classical data enriched with a temporal and/or a spatial qualification. For instance, in epidemiology spatio-temporal data may represent surveillance data, origins of disease and outbreaks, and risk factors. In order to better exploit the time and spatial dimensions, spatio-temporal data could be managed considering their spatio-temporal dimensions as meta-data useful to retrieve information. One way to manage spatio-temporal dimensions is by using spatio-temporal granularities. This dissertation aims to show how this is possible, in particular for epidemiological spatio-temporal data. For this purpose, in this thesis we propose a framework for the definition of spatio-temporal granularities (i.e., partitions of a spatio-temporal dimension) with the aim to improve the management and querying of spatio-temporal data. The framework includes the theoretical definitions of spatial and spatio-temporal granularities (while for temporal granularities we refer to the framework proposed by Bettini et al.) and all related notions useful for their management, e.g., relationships and operations over granularities. Relationships are useful for relating granularities and then knowing how data associated with different granularities can be compared. Operations allow one to create new granularities from already defined ones, manipulating or selecting their components. We show how granularities can be represented in a database and can be used to enrich an existing spatio-temporal database. For this purpose, we conceptually and logically design a relational database for temporal, spatial, and spatio-temporal granularities. The database stores all data about granularities and their related information we defined in the theoretical framework. This database can be used for enriching other spatio-temporal databases with spatio-temporal granularities. We introduce the spatio-temporal psychiatric case register, developed by the Verona Community-based Psychiatric Service (CPS), for storing and managing information about psychiatric patient, their personal information, and their contacts with the CPS occurred in last 30 years. The case register includes both clinical and statistical information about contacts, that are also temporally and spatially qualified. We show how the case register database can be enriched with spatio-temporal granularities both extending its structure and introducing a spatio-temporal query language dealing with spatio-temporal data and spatio-temporal granularities. Thus, we propose a new spatio-temporal query language, by defining its syntax and semantics, that includes ad-hoc features and constructs for dealing with spatio-temporal granularities. Finally, using the proposed query language, we report several examples of spatio-temporal queries on the psychiatric case register showing the ``usage'' of granularities and their role in spatio-temporal queries useful for epidemiological studies

Suporte a consultas no ambiente temporal de versões

O Modelo Temporal de Versões (TVM Vesions Model) foi proposto com base na união de um modelo de versões com informações temporais. Esse modelo permite o armazenamento de alternativas de projeto, o armazenamento da história dos dados em evolução, bem cmoo a reconstrução do estado da base em qualquer data passada, sem o uso de operações complexas de backup e recovery. Para realizar consultas nesse modelo foi definida uma linguagem de consulta, a TVQL (Temporal Versioned Query Language). Além das consultas básicas realizadas pela linguagem padrão AQL, a TVQL permite novas consultas que retornam valores específicos das características de tempo e versões, estabelecendo um comportamento o mais homogêneo possível para elementos normais e temporais vesionados. O objetivo principal deste trabalho e possibilitar a realização de consultas TVQL em um banco de dados convencional. Nesse contexto, o mapeamento da TVQL é implementando através da tradução de todas as propriedades e funções definidas na TVQL para SQL. Para que isso seja possível é necessário queos dados também estejam nesse banco de dados. Então, faz-se necessário o mapeamento das classes da hierarquia do TVM, bem como das classes da aplciação, para o banco de dados. Adicionalmente, é implementado um protótipo de uma interface de consultas realizadas em TVQL, para testar o funcionamento tanto da TVL como do seu mapeamento

Semântica formal para TVQL

Modelos de bancos de dados têm sido progressivamente estendidos a fim de melhor capturar necessidades específicas de aplicações. Bancos de dados versionados, por exemplo, provêm suporte a versões alternativas de objetos. Bancos de dados temporais, por sua vez, permitem armazenar todos os estados de uma aplicação, registrando sua evolução com o passar do tempo. Tais extensões sobre os modelos de dados se refletem nas respectivas linguagens de consulta, normalmente sob a forma de extensões a linguagens conhecidas, tais como SQL ou OQL. O modelo de banco de dados TVM (Temporal Versions Model ), definido sobre o modelo de banco de dados orientado a objetos, suporta simultaneamente versões alternativas e o registro de alterações de objetos ao longo do tempo. A linguagem de consulta TVQL (Temporal Versioned Query Language), definida a partir da linguagem de consulta SQL, permite recuperar informações do modelo de dados TVM. As construções introduzidas em TVQL têm como objetivo tornar simples a consulta do banco de dados em diversos pontos da linha temporal. Apesar das vantagens da utilização da linguagem TVQL para resgatar dados temporais do modelo TVM, existem algumas limitações importantes para seu aprimoramento. Uma delas é a alta complexidade do modelo TVM, proveniente da integração de conceitos variados como estados alternativos e rótulos temporais. Outro ponto é que, até o presente momento, não existe um interpretador para TVQL, impedindo uma experiência prática de programação de consultas. O objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento de uma especificação formal para a linguagem TVQL, tornando possível um estudo consistente de suas construções. Adicionalmente, uma especificação formal serve como documentação para futuras implementações de interpretadores. Neste trabalho foi desenvolvido um protótipo de avaliador de consultas e verificador de tipos para um núcleo funcional da linguagem TVQL, possibilitando também uma experimentação prática sobre os modelos propostos