Una arquitectura de información para estudios de cohorte en epidemiología ambiental
Ilustraciones, diagramas de flujo, tablas
- Autores:
-
Uribe Díez, Laura María
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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D., Carlos, Q. S., Guissela, G. M., Nayely, O. H., Tamara, M. V., & Miriann, &. D. (2019). Estudios de cohortes. 1ᵃ parte. Descripción, metodología y aplicaciones. Revista de cirugía, 482-493. Gabriel, P. J. (2019). Exposición a contaminación del aire (PM2.5 PM10 y O3) y eventos cardiovasculares y respiratorios en Medellín. Salud y Ambiente, Departamento de ciencias específicas, 2018-2020. Getmanskiy, A., Sechenev, S., Ryadchikov, I., Gusev, A., Mikhalkov, N., Kazakov, D., . . . Sokolov, D. (2021). Real-time system architecture design practices. Procedia Computer Science, 769-776. Kohlmayer, F., Prasser, F., Eckert, C., & Kuhn, K. A. (2014). A flexible approach to distributed data anonymization. Journal of Biomedical Informatics, 62-76. Kory, K., Matthew, F., Abhishek, P., Nina, A., Gwendolyn, H., F, J. S., . . . Taxiarchis, B. (2017). Natural language processing systems for capturing and standardizing unstructured clinical information: A systematic review, Volume 73. Journal of Biomedical Informatics. Kurnia, S., Kotusev, S., Shanks, G., Dilnutt, R., & Milton, S. (2021). Stakeholder engagement in enterprise architecture practice: What inhibitors are there? Information and Software Technology. Lee, N.-W., Wang, H.-Y., Du, C.-L., Yuan, T.-H., Chen, C.-Y., Yu, C.-J., & Chan, C.-C. (2021). Air-polluted environmental heavy metal exposure increase lung cancer incidence and mortality: A population-based longitudinal cohort study. Science of The Total Environment, 152186. Louis, R., Peter, M., & Jorge, A. (2015). Information Architecture, 4th Edition. O’Reilly media Inc. Markus, K., Stefan, S., & Andrea, B. (2015). Secondary use of electronic health records for building cohort studies through top-down information extraction, Volume 53. Journal of Biomedical Informatics. 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Estos estudios experimentan numerosos desafíos debido a que la información que se requiere para llevarse a cabo requiere un rango temporal de observación amplio y un seguimiento constante de los participantes. El desarrollo de conceptos y técnicas para llevar a cabo la investigación de la relación con el medio ambiente y eventos de salud es el punto focal de dichos desafíos. Las causas de estos desafíos incluyen varios factores. El primer factor es un proceso ineficiente en la recuperación de la información médica de cada participante. El segundo factor son los datos inexactos. Y el tercer factor es la mala calidad de la información que da como resultado la falta de información que los investigadores requieren para planificar una estrategia de solución al problema de investigación. Este trabajo abarca una solución de integración de información basada en modelos lógicos y modelos físicos empleando soluciones tecnológicas. Este estudio se centra en un diseño para gestionar datos arrojados en el estudio de cohorte en epidemiología ambiental. El trabajo consiste en desarrollar una arquitectura de información para los estudios de cohorte en epidemiología ambiental capturando los desafíos mencionados anteriormente para desarrollar conceptos y técnicas basadas en la arquitectura para ayudar a resolver los problemas de gestión de datos. Los objetivos son definir e implementar un modelo para disminuir los problemas asociados a los estudios de cohorte en epidemiología ambiental utilizando conceptos de arquitectura de la información basada en bases de datos relacionales. La implementación de estos conceptos tiene beneficios como agilidad, integridad y una posible estrategia de diseño a largo plazo para la continuidad de los estudios de cohorte en epidemiología ambiental. Se espera que los diseños basados en arquitecturas de información permitan a los investigadores realizar la gestión de la información relevante para el proyecto. Entonces en este trabajo se ha propuesto el diseño de una arquitectura de información para estudios de cohorte en epidemiología ambiental en la cual se caracterizan y definan los artefactos (modelos) requeridos y su verificación en un caso de aplicación, con sistemas de gestión de bases de datos que permitan a agregar, administrar, extraer y analizar grandes cantidades de datos. (Texto tomado de la fuente)Cohort studies in environmental epidemiology are widely used to determine the occurrence of a specific event in a group of individuals. These studies experience numerous challenges due to the fact that the information required to be carried out needs a wide observation time range and constant monitoring of the participants. The development of concepts and techniques to carry out research on the relationship with the environment and health events is the focal point of these challenges. The causes of these challenges include several factors. The first factor is an inefficient process in retrieving the medical information of each participant. The second factor is inaccurate data. And the third factor is the poor quality of the information that results in the lack of information that researchers need to plan a solution strategy to the research problem. This work covers an information integration solution based on logical models and physical models using technological solutions. This study focuses on a design to manage data yielded in the cohort study in environmental epidemiology. The work consists of developing an information architecture for cohort studies in environmental epidemiology capturing the challenges mentioned above to develop concepts and techniques based on the architecture to help solve data management problems. The objectives are to define and implement a model to reduce the problems associated with cohort studies in environmental epidemiology using information architecture concepts based on relational databases. The implementation of these concepts has benefits such as agility, integrity and a possible long-term design strategy for the continuity of cohort studies in environmental epidemiology. It is expected that designs based on information architectures will allow researchers to carry out the management of information relevant to the project. Therefore, in this work, the design of an information architecture for cohort studies in environmental epidemiology has been proposed in which the required artifacts (models) are characterized and defined and their verification in an application case, with database management systems that allow adding, managing, extracting and analyzing large amounts of data.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaArquitectura de SoftwareEpidemiología ComputacionalÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática135 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaDepartamento de la Computación y la DecisiónFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores610 - Medicina y saludSalud públicaSaneamiento ambientalArquitectura de la informaciónEpidemiología ambientalBases de datosInformation architectureEnvironmental epidemiologyDatabasesUna arquitectura de información para estudios de cohorte en epidemiología ambientalAn information architecture for cohort studies in environmental epidemiologyTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMAlmeida, J. R., Coelho, L., & Oliveira, J. L. (2021). BIcenter: A collaborative Web ETL solution based on a reflective software approach. SoftwareX, 2352-7110.Bader, A., Ellen, P. L., & Steve, D. (2021). Validation of Architectural Requirements for Tackling Cloud Computing Barriers: Cloud Provider Perspective, Volume 181. Procedia Computer Science.Bourbonnais, P.-L., & Morency, C. (2018). A robust datawarehouse as a requirement to the increasing quantity and complexity of travel survey data. Transportation Research Procedia, 436-447.Calvera, J. (05 de 05 de 2021). Integración e Interoperabilidad, de compartir datos a comunicar conocimiento. InterSystems.Duarte, G., Luís, F., & Nuno, C. (2021). Enterprise architecture for high flexible and agile company in automotive industry, Volume 181. Procedia Computer Science.Elena, K., & Judith, B. (2020). Industry 4.0 Impact Propagation on Enterprise Architecture Models, Volume 176. Procedia Computer Science.F., S., Paulina, M. D., Carlos, Q. 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