Magdalena

Aus ProgrammingWiki

Archivierte Version vom 2024-03-20T21:06:15+00:00. Aktuelle Version

Inhaltsverzeichnis

1 DBMS zur Patientenaktendigitalisierung

DBMS zur Patientenaktendigitalisierung

Ziel der Datenbank

Das Ziel und die Aufgabe der Folgenden Datenbank ist es, mittels eines Datenbankmanagementsystems über die Beziehung zwischen Arzt und Patient Abfragen zu erstellen. Dabei kann bspw. ermittelt werden, welcher Patient bei welchem Arzt in Behandlung ist. Des weiteren sind Abfragen über diverse Erkrankungen und Spezialisierungen der Ärzte möglich. Ich habe mich für diese Thema u.A. aus aktuellem Anlass, der Digitalisierung von Patientenakten und Rezepten, entschieden.

Modellierung in einem ERM

Transformation in das Relationsmodell

Arzt (Arzt_ID, Vorname, Name, PLZ, Wohnort, Straße, Telefon)
Patient (Patient_ID, Vorname, Name, PLZ, Wohnort, Straße, Telefon, VersicherungsNr)
Spezialisierung (Spezialisierungs_ID, Beschreibung)
Diagnose (Diagnose_ID, Detail)
Arzt_Patient (Arzt_ID, Patient_ID)

aufgrund der "n zu m Beziehung" zwischen den Entitätstypen Arzt und Patient ist eine dritte Tabelle "Arzt_Patient" nötig

Erstellen der Datenbank

CREATE TABLE Arzt (
    Arzt_ID PRIMARY KEY,
    Vorname VARCHAR(100),
    Nachname VARCHAR(100),
    PLZ VARCHAR(10),
    Wohnort VARCHAR (20),
    Straße VARCHAR (25),
    Telefon VARCHAR (20)
);

CREATE TABLE Patient (
    Patient_ID PRIMARY KEY,
    Vorname VARCHAR(100),
    Nachname VARCHAR(100),
    PLZ VARCHAR(10),
    Wohnort VARCHAR (20),
    Straße VARCHAR (25),
    Telefon VARCHAR (20),
    VersicherungsNr VARCHAR (100)
);

CREATE TABLE Spezialisierung (
    Spezialisierung_ID int (10),
    Beschreibung VARCHAR (100),
    Arzt_ID VARCHAR,
    PRIMARY KEY (Spezialisierung_ID),
    FOREIGN KEY (Arzt_ID) REFERENCES Arzt(Arzt_ID)
);

CREATE TABLE Diagnose (
    Diagnose_ID PRIMARY KEY,
    Code VARCHAR (100),
    Details VARCHAR (200),
    Patient_ID VARCHAR,
    FOREIGN KEY (Patient_ID) REFERENCES Patient(Patient_ID)
);

CREATE TABLE Arzt_Patient (
    Arzt_ID VARCHAR,
    Patient_ID VARCHAR,
    FOREIGN KEY (Arzt_ID) REFERENCES Arzt(Arzt_ID),
    FOREIGN KEY (Patient_ID) REFERENCES Patient(Patient_ID)
);

INSERT INTO Arzt VALUES (1, 'Anna', 'Schmidt', '12345', 'Berlin', 'Hauptstraße 1', '030-1234567');
INSERT INTO Arzt VALUES (2, 'Michael', 'Müller', '54321', 'Hamburg', 'Musterweg 2', '040-9876543');
INSERT INTO Arzt VALUES (3, 'Julia', 'Wagner', '12345', 'München', 'Am Park 3', '089-5555555');
INSERT INTO Arzt VALUES (4, 'Thomas', 'Koch', '45678', 'Köln', 'Strasse 8', '0221-2222222');
INSERT INTO Arzt VALUES (5, 'Petra', 'Bauer', '98765','Frankfurt', 'Rosenweg 5', '069-3333333');
INSERT INTO Arzt VALUES (6, 'Markus', 'Schulz', '23456','Stuttgart', 'Birkenstraße 6', '0711-4444444');
INSERT INTO Arzt VALUES (7, 'Sabine', 'Hoffmann', '76543', 'Dresden', 'Elbstraße 7', '0351-6666666');
INSERT INTO Arzt VALUES (8, 'Andreas', 'Becker', '34567', 'Leipzig', 'Goetheplatz 9', '0341-7777777');
INSERT INTO Arzt VALUES (9, 'Monika', 'Schneider', '56789', 'Hannover', 'Lindenstraße  9', '0511-8888888');
INSERT INTO Arzt VALUES (10, 'Christian', 'Kühn', '87654', 'Düsseldorf', 'Kaiserallee 10', '0211-9999999');


INSERT INTO Patient VALUES (1, 'Lutz', 'Holz', '12345', 'Berlin', 'Hauptstraße 10', '030-1899567', 'V123456');
INSERT INTO Patient VALUES (2, 'Mike', 'Rof', '54771', 'Heiden', 'Musterweg 9', '040-9006543', 'V234567'); 
INSERT INTO Patient VALUES (3, 'Tom', 'Hanke', '67890', 'München', 'Am Park 12', '089-5995555', 'V345678');
INSERT INTO Patient VALUES (4, 'Tom', 'Kohl', '45778', 'Kalen', 'Lindenstraße 4', '0221-2992222', 'V456789');
INSERT INTO Patient VALUES (5, 'Reiner', 'Bernd', '99965', 'Plauen', 'Rosenallee 5', '069-3399833', 'V567890');
INSERT INTO Patient VALUES (6, 'Mario', 'Scholz', '23439', 'Bautzen', 'Birkenweg 6', '0711-4490444', 'V678901');
INSERT INTO Patient VALUES (7, 'Sandra', 'Hiertsch', '70943', 'Pirna', 'Elbuferweg 7', '0351-6897666', 'V789012');
INSERT INTO Patient VALUES (8, 'Andre', 'Bäcker', '04567', 'Kamenz', 'Goetheweg 8', '0341-7709777', 'V890123');
INSERT INTO Patient VALUES (9, 'Moni', 'Schubert', '56989', 'Halle', 'Lindenweg 10', '0511-8883458', 'V901234');
INSERT INTO Patient VALUES (10, 'Christoph', 'Kun', '97654', 'Zieschen', 'Kaiserstraße 12', '0211-9999079', 'V012345');


INSERT INTO Spezialisierung VALUES (1, 'Allgemeinmedizin', '1');
INSERT INTO Spezialisierung VALUES (2, 'Chirurgie', '5');
INSERT INTO Spezialisierung VALUES (3, 'Innere Medizin', '9');
INSERT INTO Spezialisierung VALUES (4, 'Orthopädie', '2');
INSERT INTO Spezialisierung VALUES (5, 'Gynäkologie', '4');

INSERT INTO Diagnose VALUES (1, 'D123', 'Erkältung', '7');
INSERT INTO Diagnose VALUES (2, 'I456', 'Grippe', '3');
INSERT INTO Diagnose VALUES (3, 'A789', 'Allergie', '6');
INSERT INTO Diagnose VALUES (4, 'H234', 'Hypertonie', '1');
INSERT INTO Diagnose VALUES (5, 'C567', 'Diabetes', '4');


INSERT INTO Arzt_Patient VALUES (1, 1);
INSERT INTO Arzt_Patient VALUES (4, 2);
INSERT INTO Arzt_Patient VALUES (7, 5);
INSERT INTO Arzt_Patient VALUES (9, 8);

Beispielhafte Abfragen

1) Gesamtheit der Ärzte mit Anschrift (= Arztpraxen)

2) Gesamtheit der eingespeißten Patientendaten

3) Welche Ärzte sind Allgemeinmediziner?

Kritische Reflexion zu Modellierung und Umsetzung

Allgemein

Die Modellierung der Datenbank im ERM wirkt übersichtlich und strukturiert. Die einzelnen Entitätstypen sind über ihre jeweiligen, identischen Primärschlüssel eindeutig definiert und verfügen über eine edukative Menge an Attributen. Die Tatsache, dass alle Beziehungstypen mit "hat" benannt sind, kann kritisiert werden. Es kann in diesem Fall evtl. zur Verwirrung führen. Die Übersetzung in SQL in der Datenbank bildet das ERM identisch ab. Auch die Menge an Beispieldatensätzen ist ausreichend für die exemplarische Vorführung. Die Tatsache der Endlichkeit der Datensätze sollte keinen Kritikpunkt darstellen, da eine Datenbank von stetiger Einspeisung lebt.

Kardinalität

Normalform

Quellen

• ERDplus

Magdalena

Inhaltsverzeichnis

DBMS zur Patientenaktendigitalisierung

Ziel der Datenbank

Modellierung in einem ERM

Transformation in das Relationsmodell

Erstellen der Datenbank

Beispielhafte Abfragen

Kritische Reflexion zu Modellierung und Umsetzung

Allgemein

Kardinalität

Normalform

Quellen

Suche