Proceso de diseño basado en casos de uso para un datawarehouse clínico

Se propone una estrategia de diseño y desarrollo de un DataWarehouse para su aplicación en el apoyo a la toma de decisiones de los profesionales médicos que atienden pacientes diabéticos. Se consideran tres niveles de análisis. El primero centrado en el paciente individual, el segundo relacionado con grupos de pacientes y el tercero con el rendimiento de una institución de salud. Teniendo en cuenta la diversidad de las Fuentes de información asociadas a los pacientes diabéticos y la variabilidad de las características y condiciones de los mismos generalmente los usuarios médicos de un DataWarehouse clínico no tienen perfectamente definido como van a analizar los datos a priori. Como consecuencia de esto se propone un proceso iterativo de diseño a partir de Casos de Uso. Se presentan ejemplos de Casos de Uso como paso inicial del proceso de diseño propuesto; los servicios computacionales que estos generan y su reusabilidad.Eje: Workshop Bases de datos y minería de datos (WBDDM)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de fuentes de información para el proceso de diseño de un datawarehouse sobre pacientes diabéticos

Para el desarrollo de un modelo de datos para un Datawarehouse (DW) se tuvo en cuenta la evolución en las metodologías de diseño de los Modelos Multidimensionales, en consecuencia es posible definir que las mismas están basadas en dos aspectos fundamentales: Requerimientos y Fuentes de Información existentes. En este trabajo se describen las diversas fuentes de información y sus estructuras de datos a tener en cuenta para el diseño y desarrollo de un DW para el apoyo a las decisiones de profesionales médicos que atienden pacientes diabéticos. Analizando las fuentes de información existentes, en una primera clasificación, se distinguen datos estructurados y no estructurados. Se denomina estructurada a toda aquella fuente de información que tenga un diseño lógico y conceptual, ejemplo una base de datos de historia clínica. Es decir que exista información sobre el dato en sí mismo. Dentro del conjunto de las fuentes no estructuradas se incluyen aquellas que necesitan un procesamiento previo para contextualizar los datos contenidos y convertirlos en información. En este grupo se encuentran las señales fisiológicas, imágenes y el texto libre, los cuales indefectiblemente necesitan un preprocesamiento, para formar parte de una estructura orientada al análisis, como es un DW.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de un modelo multidimensional para un datawarehouse sobre pacientes diabéticos

En el presente trabajo se propone la implementación inicial de un Datawarehouse a partir del Modelo Multidimensional propuesto en etapas previas del proyecto de investigación que da contexto al mismo. Se incluye la implementación de las estructuras de datos, correspondientes a las fuentes de información seleccionadas como entrada al proceso de transformación de información, que debe ser incluida en el Datawarehouse. También se describe la implementación de las estructuras de datos que forman parte del Modelo Multidimensional definido y finalmente la definición y aplicación de los proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL), necesario para la registración de información en el DW para pacientes diabéticos. Para la elaboración del prototipo, se utiliza la herramienta IBM InfoSphere que permite la definición de estructuras de datos de entrada y salida, y la definición de procesos de transformación (ETL) necesarios.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Propuesta de un Modelo Multidimensional para un Datawarehouse sobre pacientes diabéticos

Se sabe que la tecnología Datawarehousing debido a su orientación analítica, impone un procesamiento y pensamiento distinto, la cual se sustenta por un modelado de Bases de Datos propio, conocido como Modelado Multidimensional. Su objetivo es ofrecer al usuario información integral que le permita visualizar la operación del negocio. Se propone en este trabajo formalizar un modelo lógico de la solución, planteando una primera definición de las posibles tablas del modelo Multidimensional con sus atributos y dimensiones, definiendo una primera versión del modelo de un DW para pacientes diabéticos. Para su elaboración se definen cuales son los elementos necesarios para el logro del objetivo planteado, y para el tema en estudio, el criterio de selección de los mismos. Los resultados obtenidos están basados en el análisis de los requerimientos a satisfacer y la fuente de información seleccionada.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Evolución del modelo multidimensional en un datawarehouse para pacientes diabéticos

En el presente trabajo se propone una nueva aplicación de la estrategia de diseño iterativo para el Modelo Multidimensional de un DataWarehouse propuesto en etapas anteriores y que respondía al primer caso de uso definido. Este caso de uso estaba orientado a responder consultas sobre la condición de la enfermedad de un paciente. La propuesta actual es mostrar la evolución del modelo aplicando los requerimientos definidos en el segundo caso de uso, orientado a evaluar la enfermedad en grupo de pacientes. Los Casos de Uso (CU) que fueron definidos inicialmente en el trabajo de investigación, representan los diferentes requerimientos planteados por usuarios. Esta forma iterativa de diseño permite la incorporación de nuevos requerimientos desde los distintos ámbitos de interés en el tema.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Propuesta de un Modelo Multidimensional para un Datawarehouse sobre pacientes diabéticos

Se sabe que la tecnología Datawarehousing debido a su orientación analítica, impone un procesamiento y pensamiento distinto, la cual se sustenta por un modelado de Bases de Datos propio, conocido como Modelado Multidimensional. Su objetivo es ofrecer al usuario información integral que le permita visualizar la operación del negocio. Se propone en este trabajo formalizar un modelo lógico de la solución, planteando una primera definición de las posibles tablas del modelo Multidimensional con sus atributos y dimensiones, definiendo una primera versión del modelo de un DW para pacientes diabéticos. Para su elaboración se definen cuales son los elementos necesarios para el logro del objetivo planteado, y para el tema en estudio, el criterio de selección de los mismos. Los resultados obtenidos están basados en el análisis de los requerimientos a satisfacer y la fuente de información seleccionada.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Effects of three spontaneous ventilation modes on respiratory drive and muscle effort in COVID-19 pneumonia patients

Abstract Background High drive and high effort during spontaneous breathing can generate patient self-inflicted lung injury (P-SILI) due to uncontrolled high transpulmonary and transvascular pressures, with deterioration of respiratory failure. P-SILI has been demonstrated in experimental studies and supported in recent computational models. Different treatment strategies have been proposed according to the phenotype of elastance of the respiratory system (Ers) for patients with COVID-19. This study aimed to investigate the effect of three spontaneous ventilation modes on respiratory drive and muscle effort in clinical practice and their relationship with different phenotypes. This was achieved by obtaining the following respiratory signals: airway pressure (Paw), flow (V´) and volume (V) and calculating muscle pressure (Pmus). Methods A physiologic observational study of a series of cases in a university medical-surgical ICU involving 11 mechanically ventilated patients with COVID-19 pneumonia at the initiation of spontaneous breathing was conducted. Three spontaneous ventilation modes were evaluated in each of the patients: pressure support ventilation (PSV), airway pressure release ventilation (APRV), and BiLevel positive airway pressure ventilation (BIPAP). Pmus was calculated through the equation of motion. For this purpose, we acquired the signals of Paw, V´ and V directly from the data transmission protocol of the ventilator (Dräger). The main physiological measurements were calculation of the respiratory drive (P0.1), muscle effort through the ΔPmus, pressure‒time product (PTP/min) and work of breathing of the patient in joules multiplied by respiratory frequency (WOBp, J/min). Results Ten mechanically ventilated patients with COVID-19 pneumonia at the initiation of spontaneous breathing were evaluated. Our results showed similar high drive and muscle effort in each of the spontaneous ventilatory modes tested, without significant differences between them: median (IQR): P0.1 6.28 (4.92–7.44) cm H2O, ∆Pmus 13.48 (11.09–17.81) cm H2O, PTP 166.29 (124.02–253.33) cm H2O*sec/min, and WOBp 12.76 (7.46–18.04) J/min. High drive and effort were found in patients even with low Ers. There was a significant relationship between respiratory drive and WOBp and Ers, though the coefficient of variation widely varied. Conclusions In our study, none of the spontaneous ventilatory methods tested succeeded in reducing high respiratory drive or muscle effort, regardless of the Ers, with subsequent risk of P-SILI