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

Besso, Javier

Drozdowicz, Bartolomé

Hadad, Alejandro Javier

Llorente, Maria Eugenia

Mangia, Ernesto

Omar, D.

Sigura, Aldo

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Implementación de un Modelo Multidimensional para un Datawarehouse sobre pacientes diabéticos E. Mangia1, D. Omar1, M. E. Llorente1, J. Besso1, A. Sigura1,2, A. J. Hadad1,2, B. Drozdowicz1,2 1Facultad Ciencia y Tecnología, Universidad Autónoma de Entre Ríos 2Facultad Ingeniería, Universidad Nacional de Entre Ríos Ruta 11, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina  Resumen  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, corespondientes 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 heramienta IBM InfoSphere que permite la definición de estructuras de datos de entrada y salida, y la definición de procesos de transformación (ETL) necesarios.  Palabras clave: Datawarehouse, Pacientes Diabéticos, Estructuras de Datos, Modelo Multidimensional, ETL, Prototipo.  Contexto   El presente trabajo se inserta en un Proyecto de Investigación Plurianual (PIDP) denominado “Sistema de Soporte a la Toma de Decisiones basado en datawarehouse para pacientes diabéticos”. Dicho proyecto es desarolado en la Facultad de Ciencia y Tecnología de la Universidad Autónoma de Entre Ríos (FCYT - UADER).  Introducción  En la última década se han reportado diferentes enfoques en lo que refiere a metodologías de diseño de datawarehouse en el ámbito de la salud. Por citar algunos ejemplos en [1] se destacan las dificultades en los pasos para la captura de datos a nivel organizacional en relación al problema del monitoreo de enfermedades infecciosas en un ambiente clásico. En [2] se hace hincapié・en el aspecto temporal de largo plazo en relación a los requerimientos y en el rol de los sistemas de información clásicos operacionales con los módulos ETL en el proceso de diseño. En [3] se remarca el rol de las etapas de extracción de requerimiento, diseño del modelo de datos, implementación y despliegue, profundizando finalmente en los aspectos de arquitectura, al que le da un rol más relevante para contextos clásicos. En [4] se destaca del rol del proceso de integración de la historia clásica electrónica presente en los sistemas operacionales con un sistema  de información  basado en datawarehouse. En lo que refiere a experiencias más especifica relacionada con el diseño de orientado a la gestión de información relacionada con pacientes diabéticos. En [5] se presenta una interesante caracterización del contexto para diabetes y remarca la dinámica con que se presentan los requerimientos, lo cual tiene un impacto importante en el proceso de diseño. Por otro lado, recientemente, se ha reportado [6] el desarolo de un sistema basado en datawarehouse para diabetes en el cual se enfoca el diseño centrado en los datos del paciente en lugar de abordarlos desde la perspectiva de las enfermedades y tratamientos. Este timo enfoque tiene un impacto marcado en la implementación de este tipo de sistemas generando modelos cuya granularidad mínima se define a nivel de paciente En este trabajo, la implementación de un DW, incluye la definición de procesos que transformen la información proveniente de las fuentes de entrada y la carga de la misma en las estructuras de información definidas de acuerdo al modelo multidimensional propuesto. Esta transformación requiere de un trabajo de análisis para la depuración, limpieza y codificación, que permita una corecta carga de información.  Líneas de investigación y desarrolo  De las líneas de investigación descriptas para este proyecto en el trabajo presentado en el WICC 2012 [1], en esta propuesta se analizaron las siguientes líneas: 1. Estructuras de datos representativas del dominio de análisis. 2. Métodos ETL para fuentes de información de referencia.  Resultados y Objetivos  Para la implementación de un prototipo del DW para pacientes diabéticos, se ha seleccionado la heramienta IBM InfoSphere la cual facilita la implementación de un prototipo que refleje este proceso. Esta plataforma provee un gran conjunto de heramientas para brindar soporte a la extracción, limpieza, transformación, carga, almacén y análisis de datos, entre otros. También, permite extraer datos de diferentes fuentes u orígenes: base de datos relacionales, archivos de texto, extracción desde planilas de cálculo, archivos separados por punto y coma (.csv), servicios web, archivos XML. El Modelo Multidimensional del DW para enfermos diabéticos que es utilizado para la implementación del prototipo es el representado en la Fig. 1. Como fuente de información, para comenzar a definir el modelo multidimensional, se decide utilizar el modelo de datos de Historias Clínicas propuesto en un caso de estudio [2]. La elección de esta fuente de información desde una publicación se basa en que la misma tiene planteos similares, en este aspecto, a los planteados en el proyecto de investigación y que aún no resultó posible lograr una información equivalente de ámbitos médicos locales.  En primera instancia se realizó el análisis del modelo de Historia Clínica de Pacientes Diabéticos como Fuente de Información (FI) y del Modelo Multidimensional como DW destino. Del anterior análisis se determinó la corespondencia entre las entidades del primer modelo con las del segundo. A partir de elo se especificó el mapeo de campos entre dichas entidades, detalando de cada uno la transformación necesaria a aplicar para cargar el DW.  Teniendo en cuenta ambos modelos y el análisis realizado, se propusieron dos casos de procesos ETL:  - Cargar datos de pacientes. Este proceso es simple porque los datos no requieren de ninguna transformación compleja. Se puede decir entonces, que la carga desde la FI hacia la DW se realiza de forma directa.  - Cargar estudios de pacientes. A diferencia del anterior, este proceso requiere de una transformación, ya que debe calcularse la variación del valor de un estudio de un paciente con respecto al valor anterior.  La FI propuesta se encuentra soportada en el motor de base de datos DB2, también proporcionado  por IBM.  El  modelo multidimensional actualmente es simulado utilizando DB2 como una BD relacional. Será trabajo futuro implementarlo como DW en la heramienta específica para tal fin, provista por InfoSphere Platform. ● Origen: BD Historia Clínica (HC) ● Destino: DW A continuación se especifica el mapeo para el caso de Pacientes. Mapeo: Dim_Paciente y Patient La dimensión Dim_Paciente se relaciona con la entidad Patient. El mapeo de sus campos se grafica en la Tabla 1. Patient  Dim_Paciente  Comentario P_Name  nombre apelido El campo P_Name debe desdoblarse en el destino en 2 atributos. Esto será posible si dicho campo almacena texto con una estructura definida. (Ej. Nombre, Apelido) P_Address  dirección  P_Sex sexo  P_Birthdate fecha_nac   teléfono  Tabla 1 – Mapeo de la dimensión Paciente A continuación se detala el proceso realizado para la implementación de la ETL de Pacientes:  Pre-requisitos: ● Se dispone de la herramienta instalada en un sistema operativo compatible. ● Se dispone del hardware mínimo requerido por la heramienta. ● Se realizaron las configuraciones pertinentes tanto del sistema operativo como de la heramienta.  Se creó  un  proyecto  de tipo ANALIZERPROJECT en “DataStage Administrator”. Este proyecto contendrá todas las definiciones de las fuentes de información, trabajos (procesos ETL), metadatos, entre otros. Se creó un Nombre de Origen de Datos (DSN) para la base de datos de Historia Clínica y otro para el DW (utilizando DB2 como motor de base de datos).  A continuación se crearon en “DataStage Designer” los Data Connection Object (DCO) corespondientes, utilizados para vincular los DSN definidos anteriormente. Se importó la definición de la FI (metadatos), es decir  las tablas de la BD relacional de HC a través del DCO creado. Además se importaron los metadatos corespondientes a las tablas del DW. Se diseñó la ETL, utilizando el módulo “DataStage Designer”. Se crearon dos objetos “ODBC Connector” para la BD de HC y para la DW respectivamente. Estos se unieron a través de un proceso “Transformer” utilizado para transformar los datos de origen y luego almacenarlos en el destino. Dicho proceso utiliza la función Split para dividir el campo P_NAME del origen en NOMBRE y APELLIDO en el destino. Por último, se ejecutó la ETL diseñada, con un total de 100 registros de la tabla PATIENT, obteniendo como resultado 100 registros en el destino, con la transformación mencionada anteriormente. Los resultados obtenidos se muestran a través de las imágenes capturadas con el uso de la heramienta propuesta (Fig. 2 y 3).   Figura 2 - ETL Paciente ejecutada exitosamente  Figura 3 - Tabla Dim_Paciente    Formación de Recursos Humanos  El equipo de trabajo está conformado por especialistas del área de sistemas de información, inteligencia artificial  y bioingeniería. Integrantes del equipo tienen formación de postgrado tanto en el área de sistemas de información como en el área biomédica, así como también experiencia en el ámbito profesional en lo que refiere al desarolo de sistemas. Se incorporan tres alumnos becarios de la carera Licenciatura en Sistema de la Facultad de Ciencia y Tecnología de la UADER    Referencias  [1]Wisniewski et al. Development of a Clinical Data Warehouse for Hospital Infection Control. Journal of the American Medical Informatics Association Volume 10 Number 5 Sep / Oct 2003. 10:454–462. DOI 10.1197/jamia.M1299.  [2] Xuezhong Zhouemail, Shibo Chenemail, Baoyan Liu, Runsun Zhang, Yinghui Wang, Ping Li, Yufeng Guo, Hua Zhang, Zhuye Gao, Xiufeng Yan. Development of traditional Chinese medicine clinical data warehouse for medical knowledge discovery and decision support. Artificial Inteligence in Medicine February–March, 2010, Volume 48, Issues 2-3, Pages  139–152  DOI: htp:/dx.doi.org/10.1016/j.artmed.2009.07.012  [3] Sahama, Tony R. and Crol, Peter R. (2007) A Data Warehouse Architecture for Clinical Data Warehousing . In Roddick, J. F. and Waren, J. R., Eds. Proceedings Australasian Workshop on Health Knowledge Management and Discovery (HKMD 2007) CRPIT, 68, pages pp. 227-232, Balarat, Victoria.  [4] Craig S. Ledbeter, Mathew W. Morgan. Toward Best Practice: Leveraging the Electronic Patient Record as a Clinical Data Warehouse  JOURNAL OF HEALTHCARE INFORMATION MANAGEMENT®, vol. 15, no. 2, Summer 2001 ©  Healthcare Information  Management Systems Society and Jossey-Bass, A Publishing Unit of John Wiley & Sons, Inc.  [5] Torben Bach Pedersen,Christian S. Jensen. Research Issues in Clinical Data Warehousing. 8 IEEE. Published in the Proceedings of SSDBM’98, July 1-3 1998 in Capri, Italy  [6] Lichin Chen, Chiou-Shiang Wang, I-Ching Wang, Hui-Chu Yu, Hui-Yu Peng, Hui-Chuen Chen, Chia-Hsiun Chang, Tien-Jyun Chang, Yi-Der Jiang, Lee-Ming Chuang, Feipei Lai. Patient-centric Data Warehouse Design An Empirical Study Applied in Diabetes care. BIOTECHNO 2014 : The Sixth International Conference  on  Bioinformatics, Biocomputational  Systems and Biotechnologies. Copyright (c) IARIA, 2014. ISBN: 978-1-61208-335-3  [7] “Sistema de soporte a la toma de decisiones basado en datawarehouse para pacientes diabéticos.”  M. E. Llorente, Aldo Daniel Sigura,  Alejandro  Hadad,  Bartolomé Drozdowicz. WICC 2012 [8] “Design and development of a web-based application for  diabetes  patient  data management”. Deo SS, Deobagkar DN, Deobagkar DD. Informatics in Primary Care (2005) 13(1):35-41   

Implementación de un modelo multidimensional para un datawarehouse sobre pacientes diabéticos

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Implementación de un Modelo Multidimensional para un 
Datawarehouse sobre pacientes diabéticos 
E. Mangia1, D. Omar1, M. E. Llorente1, J. Besso1, A. Sigura1,2, A. J. Hadad1,2, 
B. Drozdowicz1,2 
1Facultad Ciencia y Tecnología, Universidad Autónoma de Entre Ríos 
2Facultad Ingeniería, Universidad Nacional de Entre Ríos 
Ruta 11, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina 
 
Resumen 
 
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, corespondientes 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 
heramienta IBM InfoSphere que permite la 
definición de estructuras de datos de entrada y 
salida, y la definición de procesos de 
transformación (ETL) necesarios. 
 
Palabras clave: Datawarehouse, Pacientes 
Diabéticos, Estructuras de Datos, Modelo 
Multidimensional, ETL, Prototipo. 
 
Contexto  
 
El presente trabajo se inserta en un Proyecto de 
Investigación Plurianual (PIDP) denominado 
“Sistema de Soporte a la Toma de Decisiones 
basado en datawarehouse para pacientes 
diabéticos”. Dicho proyecto es desarolado en 
la Facultad de Ciencia y Tecnología de la 
Universidad Autónoma de Entre Ríos (FCYT - 
UADER). 
 
Introducción 
 
En la última década se han reportado diferentes 
enfoques en lo que refiere a metodologías de 
diseño de datawarehouse en el ámbito de la 
salud. Por citar algunos ejemplos en [1] se 
destacan las dificultades en los pasos para la 
captura de datos a nivel organizacional en 
relación al problema del monitoreo de 
enfermedades infecciosas en un ambiente 
clásico. En [2] se hace hincapié・en el aspecto 
temporal de largo plazo en relación a los 
requerimientos y en el rol de los sistemas de 
información clásicos operacionales con los 
módulos ETL en el proceso de diseño. En [3] se 
remarca el rol de las etapas de extracción de 
requerimiento, diseño del modelo de datos, 
implementación y despliegue, profundizando 
finalmente en los aspectos de arquitectura, al 
que le da un rol más relevante para contextos 
clásicos. En [4] se destaca del rol del proceso de 
integración de la historia clásica electrónica 
presente en los sistemas operacionales con un 
sistema  de información  basado en 
datawarehouse. En lo que refiere a experiencias 
más especifica relacionada con el diseño de 
orientado a la gestión de información 
relacionada con pacientes diabéticos. En [5] se 
presenta una interesante caracterización del 
contexto para diabetes y remarca la dinámica 
con que se presentan los requerimientos, lo cual 
tiene un impacto importante en el proceso de 
diseño. Por otro lado, recientemente, se ha 
reportado [6] el desarolo de un sistema basado 
en datawarehouse para diabetes en el cual se 
enfoca el diseño centrado en los datos del 
paciente en lugar de abordarlos desde la 
perspectiva de las enfermedades y tratamientos. 
Este timo enfoque tiene un impacto marcado 
en la implementación de este tipo de sistemas 
generando modelos cuya granularidad mínima 
se define a nivel de paciente 
En este trabajo, la implementación de un DW, 
incluye la definición de procesos que 
transformen la información proveniente de las 
fuentes de entrada y la carga de la misma en las 
estructuras de información definidas de acuerdo 
al modelo multidimensional propuesto. 
Esta transformación requiere de un trabajo de 
análisis para la depuración, limpieza y 
codificación, que permita una corecta carga de 
información. 
 
Líneas de investigación y 
desarrolo 
 
De las líneas de investigación descriptas para 
este proyecto en el trabajo presentado en el 
WICC 2012 [1], en esta propuesta se analizaron 
las siguientes líneas: 
1. Estructuras de datos representativas del 
dominio de análisis. 
2. Métodos ETL para fuentes de información 
de referencia. 
 
Resultados y Objetivos 
 
Para la implementación de un prototipo del DW 
para pacientes diabéticos, se ha seleccionado la 
heramienta IBM InfoSphere la cual facilita la 
implementación de un prototipo que refleje este 
proceso. Esta plataforma provee un gran 
conjunto de heramientas para brindar soporte a 
la extracción, limpieza, transformación, carga, 
almacén y análisis de datos, entre otros. 
También, permite extraer datos de diferentes 
fuentes u orígenes: base de datos relacionales, 
archivos de texto, extracción desde planilas de 
cálculo, archivos separados por punto y coma 
(.csv), servicios web, archivos XML. 
El Modelo Multidimensional del DW para 
enfermos diabéticos que es utilizado para la 
implementación del prototipo es el representado 
en la Fig. 1. 
Como fuente de información, para comenzar a 
definir el modelo multidimensional, se decide 
utilizar el modelo de datos de Historias Clínicas 
propuesto en un caso de estudio [2]. La elección 
de esta fuente de información desde una 
publicación se basa en que la misma tiene 
planteos similares, en este aspecto, a los 
planteados en el proyecto de investigación y 
que aún no resultó posible lograr una 
información equivalente de ámbitos médicos 
locales. 


 
En primera instancia se realizó el análisis del 
modelo de Historia Clínica de Pacientes 
Diabéticos como Fuente de Información (FI) y 
del Modelo Multidimensional como DW 
destino. 
Del anterior análisis se determinó la 
corespondencia entre las entidades del primer 
modelo con las del segundo. A partir de elo se 
especificó el mapeo de campos entre dichas 
entidades, detalando de cada uno la 
transformación necesaria a aplicar para cargar el 
DW. 
 
Teniendo en cuenta ambos modelos y el análisis 
realizado, se propusieron dos casos de procesos 
ETL: 
 
- Cargar datos de pacientes. Este proceso es 
simple porque los datos no requieren de 
ninguna transformación compleja. Se puede 
decir entonces, que la carga desde la FI hacia la 
DW se realiza de forma directa. 
 
- Cargar estudios de pacientes. A diferencia del 
anterior, este proceso requiere de una 
transformación, ya que debe calcularse la 
variación del valor de un estudio de un paciente 
con respecto al valor anterior. 
 
La FI propuesta se encuentra soportada en el 
motor de base de datos DB2, también 
proporcionado  por IBM.  El  modelo 
multidimensional actualmente es simulado 
utilizando DB2 como una BD relacional. Será 
trabajo futuro implementarlo como DW en la 
heramienta específica para tal fin, provista por 
InfoSphere Platform. 
● Origen: BD Historia Clínica (HC) 
● Destino: DW 
A continuación se especifica el mapeo para el 
caso de Pacientes. 
Mapeo: Dim_Paciente y Patient 
La dimensión Dim_Paciente se relaciona con la 
entidad Patient. El mapeo de sus campos se 
grafica en la Tabla 1. 
Patient  Dim_Paciente  Comentario 
P_Name  nombre 
apelido 
El campo P_Name debe 
desdoblarse en el destino en 2 
atributos. 
Esto será posible si dicho campo 
almacena texto con una estructura 
definida. 
(Ej. Nombre, Apelido) 
P_Address  dirección  
P_Sex sexo  
P_Birthdate fecha_nac  
 teléfono  
Tabla 1 – Mapeo de la dimensión Paciente 
A continuación se detala el proceso realizado 
para la implementación de la ETL de 
Pacientes: 
 
Pre-requisitos: 
● Se dispone de la herramienta instalada 
en un sistema operativo compatible. 
● Se dispone del hardware mínimo 
requerido por la heramienta. 
● Se realizaron las configuraciones 
pertinentes tanto del sistema operativo 
como de la heramienta. 
 
Se creó  un  proyecto  de tipo 
ANALIZERPROJECT en “DataStage 
Administrator”. Este proyecto contendrá todas 
las definiciones de las fuentes de información, 
trabajos (procesos ETL), metadatos, entre otros. 
Se creó un Nombre de Origen de Datos (DSN) 
para la base de datos de Historia Clínica y otro 
para el DW (utilizando DB2 como motor de 
base de datos).  
A continuación se crearon en “DataStage 
Designer” los Data Connection Object (DCO) 
corespondientes, utilizados para vincular los 
DSN definidos anteriormente. 
Se importó la definición de la FI (metadatos), es 
decir  las tablas de la BD relacional de HC a 
través del DCO creado. Además se importaron 
los metadatos corespondientes a las tablas del 
DW. 
Se diseñó la ETL, utilizando el módulo 
“DataStage Designer”. Se crearon dos objetos 
“ODBC Connector” para la BD de HC y para la 
DW respectivamente. Estos se unieron a través 
de un proceso “Transformer” utilizado para 
transformar los datos de origen y luego 
almacenarlos en el destino. Dicho proceso 
utiliza la función Split para dividir el campo 
P_NAME del origen en NOMBRE y 
APELLIDO en el destino. 
Por último, se ejecutó la ETL diseñada, con un 
total de 100 registros de la tabla PATIENT, 
obteniendo como resultado 100 registros en el 
destino, con la transformación mencionada 
anteriormente. 
Los resultados obtenidos se muestran a través 
de las imágenes capturadas con el uso de la 
heramienta propuesta (Fig. 2 y 3). 
 
 
Figura 2 - ETL Paciente ejecutada exitosamente 
 
Figura 3 - Tabla Dim_Paciente 
 
 
 
Formación de Recursos 
Humanos 
 
El equipo de trabajo está conformado por 
especialistas del área de sistemas de 
información, inteligencia artificial  y 
bioingeniería. Integrantes del equipo tienen 
formación de postgrado tanto en el área de 
sistemas de información como en el área 
biomédica, así como también experiencia en el 
ámbito profesional en lo que refiere al 
desarolo de sistemas. 
Se incorporan tres alumnos becarios de la 
carera Licenciatura en Sistema de la Facultad 
de Ciencia y Tecnología de la UADER 
 
 
 
Referencias 
 
[1]Wisniewski et al. Development of a Clinical 
Data Warehouse for Hospital Infection Control. 
Journal of the American Medical Informatics 
Association Volume 10 Number 5 Sep / Oct 
2003. 10:454–462. DOI 10.1197/jamia.M1299. 
 
[2] Xuezhong Zhouemail, Shibo Chenemail, 
Baoyan Liu, Runsun Zhang, Yinghui Wang, 
Ping Li, Yufeng Guo, Hua Zhang, Zhuye Gao, 
Xiufeng Yan. Development of traditional 
Chinese medicine clinical data warehouse for 
medical knowledge discovery and decision 
support. Artificial Inteligence in Medicine 
February–March, 2010, Volume 48, Issues 2-3, 
Pages  139–152  DOI: 
htp:/dx.doi.org/10.1016/j.artmed.2009.07.012 
 
[3] Sahama, Tony R. and Crol, Peter R. (2007) 
A Data Warehouse Architecture for Clinical 
Data Warehousing . In Roddick, J. F. and 
Waren, J. R., Eds. Proceedings Australasian 
Workshop on Health Knowledge Management 
and Discovery (HKMD 2007) CRPIT, 68, pages 
pp. 227-232, Balarat, Victoria. 
 
[4] Craig S. Ledbeter, Mathew W. Morgan. 
Toward Best Practice: Leveraging the 
Electronic Patient Record as a Clinical Data 
Warehouse  JOURNAL OF HEALTHCARE 
INFORMATION MANAGEMENT®, vol. 15, 
no. 2, Summer 2001 
©  Healthcare Information  Management 
Systems Society and Jossey-Bass, A Publishing 
Unit of John Wiley & Sons, Inc. 
 
[5] Torben Bach Pedersen,Christian S. Jensen. 
Research Issues in Clinical Data Warehousing. 
8 IEEE. Published in the Proceedings of 
SSDBM’98, July 1-3 1998 in Capri, Italy 
 
[6] Lichin Chen, Chiou-Shiang Wang, I-Ching 
Wang, Hui-Chu Yu, Hui-Yu Peng, Hui-Chuen 
Chen, Chia-Hsiun Chang, Tien-Jyun Chang, Yi-
Der Jiang, Lee-Ming Chuang, Feipei Lai. 
Patient-centric Data Warehouse Design An 
Empirical Study Applied in Diabetes care. 
BIOTECHNO 2014 : The Sixth International 
Conference  on  Bioinformatics, 
Biocomputational  Systems and 
Biotechnologies. Copyright (c) IARIA, 2014. 
ISBN: 978-1-61208-335-3 
 
[7] “Sistema de soporte a la toma de decisiones 
basado en datawarehouse para pacientes 
diabéticos.”  M. E. Llorente, Aldo Daniel 
Sigura,  Alejandro  Hadad,  Bartolomé 
Drozdowicz. WICC 2012 
[8] “Design and development of a web-based 
application for  diabetes  patient  data 
management”. Deo SS, Deobagkar DN, 
Deobagkar DD. Informatics in Primary Care 
(2005) 13(1):35-41 
 
 


Spanish

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/45570/Documento_completo.pdf?sequence=1

Implementación de un modelo multidimensional para un datawarehouse sobre pacientes diabéticos

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual