はじめに
医療システム データ グループには、医療サービスを どこ と 誰 が提供するかを説明する 3 つのテーブルが含まれています。ベトナムの病院では、医療施設（中央、省、地区）、診療科、担当医師の情報がここに保管されています。
1. 場所 — 地理的位置
＃＃＃１．１．テーブル構造
| コラム | タイプ | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
location_id | 整数 | ✅PK | 固有の ID |
address_1 | VARCHAR(50) | 住所行 1 | |
address_2 | VARCHAR(50) | 行 2 のアドレス | |
city | VARCHAR(50) | 市 / 地区 / 地区 | |
state | VARCHAR(2) | 州/県 (米国: 2 文字) | |
zip | VARCHAR(9) | 郵便番号 | |
county | VARCHAR(20) | 郡 | |
location_source_value | VARCHAR(50) | ソースコード | |
country_concept_id | 整数 | FK → CONCEPT (国) | |
country_source_value | VARCHAR(80) | ソース国コード | |
latitude | フロート | 緯度 | |
longitude | フロート | 経度 |
＃＃＃１．２．ベトナム向けETL
INSERT INTO location (
location_id,
address_1,
city,
state,
zip,
country_concept_id,
country_source_value,
latitude,
longitude
) VALUES (
1001,
'78 Giải Phóng',
'Hai Bà Trưng',
'HN', -- Mã tỉnh 2 ký tự
'100000', -- Mã bưu điện VN
4330442, -- concept_id cho 'Viet Nam'
'VN',
21.0024, -- Latitude
105.8432 -- Longitude
);
VN に注意してください: 学校
state2 文字のみ - 短縮された州コード (HN、HCM、DN...) を使用します。 完全なものが必要な場合は、使用しますlocation_source_value「ハノイ」を救え。
2. CARE_SITE — 健康診断および治療施設
＃＃＃２．１．テーブル構造
| コラム | タイプ | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
care_site_id | 整数 | ✅PK | 固有の ID |
care_site_name | VARCHAR(255) | 施設名 | |
place_of_service_concept_id | 整数 | 施設タイプ（FK→CONCEPT） | |
location_id | 整数 | FK → 場所 | |
care_site_source_value | VARCHAR(50) | ソースコード | |
place_of_service_source_value | VARCHAR(50) | ソースタイプコード |
＃＃＃２．２．医療機関の種類 (place_of_service_concept_id)
| コンセプトID | コンセプト名 | VN の例 |
|---|---|---|
| 8717 | 入院病院 | 内科 |
| 8756 | 外来病院 | 外来診療 |
| 8940 | オフィス | プライベートクリニック |
| 8883 | 介護施設 | 介護施設介護施設 |
| 8716 | ホームヘルスエージェンシー | ホームケア |
| 8761 | 緊急治療室 | 救急部門 |
| 581382 | 遠隔医療 | 遠隔診察 |
＃＃＃２．３．ベトナムの病院データからの ETL の例
-- Bệnh viện Bạch Mai
INSERT INTO care_site VALUES (
2001, -- care_site_id
'Bệnh viện Bạch Mai', -- care_site_name
8717, -- Inpatient Hospital
1001, -- location_id (78 GP, HBT)
'BV-BACHMAI-001', -- care_site_source_value
'TUYEN_TW' -- place_of_service_source_value
);
-- Khoa Nội tiêu hóa - Bạch Mai
INSERT INTO care_site VALUES (
2002,
'Khoa Nội Tiêu hóa - BV Bạch Mai',
8756, -- Outpatient Hospital
1001, -- cùng location
'BV-BM-NOI-TIEUHOA',
'KHOA_NOITRU'
);
＃＃＃２．４．ベトナム分散型モデル
CARE_SITE (Tuyến TW)
├── BV Bạch Mai (care_site_id = 2001)
│ ├── Khoa Nội Tiêu hóa (2002)
│ ├── Khoa Tim mạch (2003)
│ └── Khoa Cấp cứu (2004)
│
CARE_SITE (Tuyến Tỉnh)
├── BV Đa khoa Hà Nội (2010)
│ ├── Khoa Ngoại (2011)
│ └── Khoa Sản (2012)
│
CARE_SITE (Tuyến Huyện)
└── TTYT Hoàng Mai (2020)
└── Phòng khám đa khoa (2021)
注意: OMOP CDM には CARE_SITE の親子構造がありません。階層が必要な場合は、命名規則を使用するか、別のマッピング テーブルを追加します。
3. 提供者 — 医療スタッフ
＃＃＃３．１．テーブル構造
| コラム | タイプ | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
provider_id | 整数 | ✅PK | 固有の ID |
provider_name | VARCHAR(255) | 名前 (匿名化を推奨) | |
npi | VARCHAR(20) | 国内プロバイダー識別子 (米国) | |
dea | VARCHAR(20) | DEA 番号 (米国) | |
specialty_concept_id | 整数 | 専門（FK→CONCEPT） | |
care_site_id | 整数 | FK → CARE_SITE | |
year_of_birth | 整数 | 誕生年 | |
gender_concept_id | 整数 | 性別 | |
provider_source_value | VARCHAR(50) | ソースコード | |
specialty_source_value | VARCHAR(50) | ソース特殊コード | |
specialty_source_concept_id | 整数 | FK → コンセプト | |
gender_source_value | VARCHAR(50) | ソースの性別 | |
gender_source_concept_id | 整数 | FK → コンセプト |
＃＃＃３．２． OMOPの専門分野
-- Tìm specialty concepts phổ biến
SELECT
c.concept_id,
c.concept_name,
c.vocabulary_id
FROM concept c
WHERE c.domain_id = 'Provider'
AND c.standard_concept = 'S'
AND c.concept_name LIKE '%Cardiol%'
ORDER BY c.concept_name;
-- 38004451 | Cardiology | Medicare Specialty
＃＃＃３．３．ベトナム人医師向けETL
INSERT INTO provider (
provider_id,
provider_name,
specialty_concept_id,
care_site_id,
provider_source_value,
specialty_source_value
) VALUES (
3001,
NULL, -- De-identify: không lưu tên
38004451, -- Cardiology
2003, -- Khoa Tim mạch - BV Bạch Mai
'BS-BM-TM-001', -- Mã bác sĩ nội bộ
'TIM_MACH' -- Chuyên khoa nguồn
);
匿名化: ベトナムでは、研究データを医師の匿名化が必要になることがよくあります。セット
provider_name = NULLそしてそのままにしておいてくださいprovider_source_value暗号化。
4. 医療システムの 3 つのテーブルの関係
┌──────────┐
│ LOCATION │ ← Địa lý (tỉnh, thành phố, tọa độ)
│ 1001 │
└────┬─────┘
│ location_id
↓
┌──────────┐
│CARE_SITE │ ← Cơ sở y tế (BV, Khoa)
│ 2001 │
└────┬─────┘
│ care_site_id
↓
┌──────────┐
│ PROVIDER │ ← Bác sĩ, nhân viên y tế
│ 3001 │
└──────────┘
Ba bảng này được tham chiếu từ:
┌───────────────────────┐
│ PERSON │ ← location_id, care_site_id, provider_id
│ VISIT_OCCURRENCE │ ← care_site_id, provider_id
│ CONDITION_OCCURRENCE │ ← provider_id
│ DRUG_EXPOSURE │ ← provider_id
│ ... (tất cả bảng │
│ clinical) │
└───────────────────────┘
5. 分析クエリ
＃＃＃５．１．医療機関別の患者分布
SELECT
cs.care_site_name,
c.concept_name AS facility_type,
COUNT(DISTINCT vo.person_id) AS patient_count,
COUNT(vo.visit_occurrence_id) AS visit_count
FROM visit_occurrence vo
JOIN care_site cs ON vo.care_site_id = cs.care_site_id
JOIN concept c ON cs.place_of_service_concept_id = c.concept_id
GROUP BY cs.care_site_name, c.concept_name
ORDER BY visit_count DESC;
＃＃＃５．２．医師の専門分野ごとの分析
SELECT
c_spec.concept_name AS specialty,
COUNT(DISTINCT p.provider_id) AS provider_count,
COUNT(DISTINCT co.person_id) AS patient_count,
COUNT(*) AS diagnosis_count
FROM condition_occurrence co
JOIN provider p ON co.provider_id = p.provider_id
JOIN concept c_spec ON p.specialty_concept_id = c_spec.concept_id
GROUP BY c_spec.concept_name
ORDER BY diagnosis_count DESC
LIMIT 10;
＃＃＃５．３．患者の地理的分布 (VN)
SELECT
l.state AS province_code,
l.city,
COUNT(DISTINCT per.person_id) AS patient_count
FROM person per
JOIN location l ON per.location_id = l.location_id
WHERE l.country_concept_id = 4330442 -- Vietnam
GROUP BY l.state, l.city
ORDER BY patient_count DESC;
概要
- 場所: 地理 (VN: 2 桁の州番号 + 郵便番号)
- CARE_SITE: 医療機関
place_of_service_concept_id分類 - 提供者: 医療スタッフ、研究において匿名化が必要
- 関係: LOCATION → CARE_SITE → PROVIDER (階層)
- すべての臨床表が参照されています
provider_idそしてcare_site_id
次の記事: PAYER_PLAN_PERIOD & COST — 医療費と保険費。