Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,899

МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ СОПРЯЖЕННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗДОРОВЬЯ И СОЦИАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ РИСКА РАЗВИТИЯ СОМАТИЧЕСКИХ НЕИНФЕКЦИОННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У РАБОТНИКОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Кирьянов Д.А. ЛебедеваНесевря Н.А.
Разработаны методические подходы к формированию сопряженных баз данных показателей здоровья и социальных факторов риска развития соматических неинфекционных заболеваний у работников промышленных предприятий на основе результатов эмпирических эпидемиологических, медикобиологических и социологических исследований. Методика может быть использована для выявления и описания закономерностей влияния факторов социального порядка на ухудшение состояния здоровья представителей различных социальнопрофессиональных групп.
сопряженные базы данных
риск здоровью

Основной вклад в потери трудового по­тенциала вносят ухудшение состояния здо­ровье населения трудоспособного возраста и преждевременная смертность в данной социальной группе. Среди всех факторов, детерминирующих здоровье работающего населения, при условии их взаимосвязанно­сти и взаимозависимости, доминирующи­ми, определяющими действие остальных являются факторы социального и социаль­ноэкономического порядка, что актуали­зирует, в частности, задачу установления закономерностей их влияния на здоровье работников промышленных предприятий на популяционном и индивидуальном уров­нях. Решение данной задачи позволит по­дойти к разработке рациональной системы охраны здоровья трудящихся, обоснованию эффективных методов первичной и вторич­ной профилактики соматических неинфек­ционных заболеваний.

Исследование воздействия социальноэкономических факторов риска на развитие соматических неинфекционных заболева­ний у работников промышленных пред­приятий связано с анализом разнородной информации, которая накапливается и хра­нится в различных организациях и ведом­ствах. Причем, каждый набор данных от­личается своей оригинальной структурой, системой кодировок и индексов. В этой свя­зи, при проведении углубленных исследова­ний, использующих различные информаци­онные массивы, важную роль приобретает процедура сопряжения данных.

При установлении закономерностей влияния социальных факторов риска на развитие соматических неинфекционных заболеваний у работников промышленных предприятий используется информация, характеризующая уровень заболеваемости, производственные вредности, результаты медицинских осмотров (периодических и дополнительных), социальноэкономиче­ский статус и образ жизни работающих. В качестве источников данных служат:

- реестры пролеченных случаев заболе­ваний, хранящиеся в базе данных системы обязательного медицинского страхования

(ОМС);

- результаты углубленных медикобио­логических и социологических исследова­ний, обследований, проводимых специали­зированной организацией;

-   результаты периодических медицин­ских осмотров, хранящиеся в амбулаторных картах работников;

-   документация по аттестации рабочих мест, проводимых службами Роспотребнадзора.

В указанных источниках информации данные организованы по своим установ­ленным внутренним правилам, в своем формате и на разных носителях. Например, в большинстве ТФОМС разработаны и ис­пользуются реляционныные базы данных, содержащие широкий спектр персонифи­цированных данных на сервере, а докумен­тация по аттестации рабочих мест зачастую хранится в виде журналов. Это диктует необходимость разработки определенных форматов данных, позволяющих формиро­вать информационные таблицы из различ­ных источников.

Особо следует отметить, что большая часть информации содержит персональные данные, поэтому при их передаче и последу­ющей обработке необходимо учитывать тре­бования Федерального закона Российской Федерации от 27 июля 2006 г. № 152ФЗ «О персональных данных» [3]. Согласно за­кону обработка персональных данных осу­ществляется для статистических или иных научных целей при условии обязательного обезличивания персональных данных. По­этому, при формировании сопряженных баз данных не допускается наличие сведений, позволяющих идентифицировать работника.

Вместе с тем, при согласовании данных из разных источников желательно использо­вать универсальные идентификаторы, опре­деляющие однозначные ссылки на разные наборы информации. Поскольку в данной работе основные сведения носят медицин­ский характер, в качестве такого универ­сального идентификатора предпочтительно использовать серию и номер страхового ме­дицинского полиса. Использование номеров полиса позволит однозначно привязывать данные из ФОМС и амбулаторных карт. Для привязки остальных информационных мас­сивов используются дополнительные иден­тификаторы.

В силу того, что при решении задач оценки связи состояния здоровья работаю­щих с факторами риска объем информации довольно большой как в плане количества объектов исследования, так и анализиру­емых параметров, то формирование спря­женной базы данных необходимо проводить на основе принципов построения реляцион­ных баз данных.

Следует отметить, что требование про­ектирования реляционных баз данных не является обязательным. В целом по форме представления информации базы данных разделяют на плоские, иерархические, сете­вые, реляционные, многомерные, объектноориентированные. В плоских базах данных вся информация располагается в единствен­ной таблице, каждая запись в которой со­держит идентификатор конкретного объ­екта. Реляционные базы данных состоят из нескольких таблиц, связь между которыми устанавливается с помощью совпадающих значений одноимённых полей. Использова­ние того или иного типа баз данных опре­деляется как объемом самих данных, так и уровнем потребности в конструирования серьезных структур при решении частных (зачастую разовых) задач. В настоящее вре­мя существует несколько различных моде­лей представления данных, которые пока не получили такого широкого распростране­ния среди разработчиков и пользователей, как реляционная модель. Однако при раз­работке систем управления базами данных, реляционная модель фактически является стандартом.

В принципе, всю информацию, содер­жащуюся в базе, можно разместить в од­ной таблице, но такая структура данных является неэффективной, поскольку в этой таблице будет достаточно много по­вторяющихся данных. Такая организация данных может привести к следующим проблемам:

наличие повторяющихся данных приведет к неоправданному увеличению размера файла базы данных. Кроме нера­ционального использования дискового про­странства, это также вызовет заметное за­медление работы приложения;

ввод пользователем большого количе­ства повторяющейся информации неизбеж­но приведет к возникновению ошибок;

изменение одного из часто использу­емых параметров потребует значительных усилий по корректировке каждой записи, содержащей эти данные.

Процесс уменьшения избыточности ин­формации в базе данных посредством раз­деления ее на несколько связанных друг с другом таблиц называется нормализацией данных. Существует шесть уровней нор­мализации базы данных, которые получили название нормальных форм. Нормальные формы различаются между собой по слож­ности структур хранения данных от про­стых (первая нормальная форма) до более сложных (третья и последующие нормаль­ные формы). Вместе с ростом сложности структур хранения данных уменьшается избыточность и противоречивость инфор­мации, но, вместе с этим, также уменьша­ется «прозрачность» данных и увеличива­ется время обработки информации. Т.е. при формировании сопряженной базы данных необходимо искать оптимум в каждой прак­тической реализации.

Для построения сопряженных данных существует несколько способов практиче­ской реализации. Наиболее правильным, универсальным и оптимальным являет­ся использование специальных систем управления реляционными базами дан­ных (СУРБД). Наиболее популярными СУРБД являются Oracle, MS SQL Server, MS Access, DB2, MySQL [2]. Однако, при всей своей правильности, этот путь не всегда является рациональным, поскольку требует наличия квалифицированных спе­циалистов в области ITтехнологий и баз данных. Кроме того, доступ к данным осу­ществляется с помощью специально раз­работанных программных средств, а сами данные не являются «прозрачными» для исследователей. Использование СУРБД оправдано при больших объемах хранения информации и организации систематиче­ского пополнения. В этом случае СУРБД даст возможность использования преиму­ществ одновременного доступа к данным, поддержки целостности данных, защиты информации, ведения протоколов и многих других функций, реализованных на уров­не сервера баз данных. Отсюда, требова­ния к структуре данных наиболее жесткие и модель данных должна соответствовать как минимум третьей нормальной фор­ме, которая предусматривает разветвлен­ную систему справочников и связанных таблиц.

Другим способом практической реали­зации является использование офисного приложения MS Excel [1]. В этом случае, на­личие высоко квалифицированного специ­алиста в области баз данных не обязательно (хотя и желательно). Современные версии MS Excel позволяют хранить значительные объемы информации, проводить первич­ную обработку данных, отображать данные в виде таблиц, графиков и диаграмм. Кроме того, MS Excel привычен для пользователя, не является сложным в обучении и исполь­зовании. Вместе с тем, при проектировании данных необходимо понимать, что данные являются реляционными, состоят из не­скольких таблиц и требуют наличия специ­альных полей для связи между ними, а сама модель данных должна соответствовать первой нормальной форме.

Первая нормальная форма:

а)  запрещает повторяющиеся столбцы (содержащие одинаковую по смыслу информацию);

б)  запрещает множественные столбцы (содержащие значения типа списка);

в)  требует определить первичный ключ для таблицы, то есть тот столбец или комби нацию столбцов, которые однозначно опре
деляют каждую строку.

Так как MS Excel не поддерживает це­лостности данных и позволяет записывать в ячейки информацию любого типа, необхо­димо отслеживать корректность заполнения на уровне пользователей. Т.е. наличие до­полнительных символов в поле числового типа (например, запись «более 0,5 мг/л») является недопустимым.

Методика построения сопряженной базы данных состоит из нескольких этапов.

На первом этапе формируются списки работников, принимающих участие в иссле­довании. Обычно списки содержат паспорт­ные данные, которые характеризуют пол, возраст, стаж работы, место жительства и др. Важно в таблицу со списками внести ряд идентификаторов, отвечающих за со­пряжение с другими массивами данных:

-  внутренний идентификатор работника (обычно обозначается id) представляет со­бой номер по порядку или табельный но­мер, принятый на предприятии;

-  серия и номер страхового полиса отве­чает за связь с таблицами по заболеваниям работника, содержащимися в базе ТФОМС и амбулаторных картах;

-  идентификатор рабочего места отвеча­ет за связь с таблицами, содержащими дан­ные аттестации рабочих мест;

-  идентификатор клиниколабораторных исследований отвечает за связь с таблица­ми, содержащими данные медицинских ос­мотров;

-  прочие идентификаторы, отвечающие за связи с таблицами дополнительных данных.

В реляционных базах данных поля, со­держащие идентификаторы, называют клю­чевыми полями. Ключевым полем может быть практически любое поле в таблице. Ключ может быть первичным или внешним. Первичный ключ однозначно определяет запись в таблице, в то время как внешний ключ используется для связи с первичным ключом другой таблицы. Для таблицы спи­сков идентификатор работника является первичным ключом, а остальные иденти­фикаторы  внешними ключами к другим таблицам.

Первый этап построения сопряженной базы данных является наиболее важным, и качественное его выполнение снимает мно­жество проблем с последующей обработкой информации.

На втором этапе формируются таблицы, содержащие непосредственно интересую­щие данные по заболеваемости, характе­ристикам рабочих мест, социальноэконо­мическим параметрам и др. Важно, чтобы эти таблицы содержали соответствующие идентификаторы, являющиеся первичными ключами. При передаче данных в электрон­ном виде из другой базы разумно пользо­ваться идентификаторами (или ключами), принятыми в этой базе данных. При пере­носе данных с твердых копий или при соз­дании новых таблиц можно использовать основной идентификатор работника.

Третий этап построения сопряженной базы данных заключается в формировании перекрестных ссылок на связанные табли­цы. При использовании СУРБД ссылки формируются автоматически на основе первичных и внешних ключей, при исполь­зовании MS Excel ссылки формируются с помощью специальных функций. Кроме того, в MS Excel существует возможность объединения всех таблиц в одном файле на отдельных страницах.

Для решения ряда задач по оценке ри­ска на одном из предприятий города Перми была сформирована база данных с исполь­зованием MS Excel. Модель данных содер­жит следующие таблицы:

-  Списочный состав работников с ука­занием пола, даты рождения, стажа работы, место жительства. В таблице введен пер­вичный ключ (id), указаны серия и номер полиса (Polis), введен идентификатор ра­бочего места (id_wp), идентификационный номер из базы клиниколабораторных ис­следований (idn).

-  Заболеваемость работников с указани­ем даты заболевания, код заболевания, дли­тельность заболевания, стоимость лечения. В качестве первичного ключа используется серия и номер полиса (Polis).

-  Результаты клиниколабораторных ис­следований с указанием даты проведения обследования, замеряемого показателя и его значения. Первичный ключ  idn.

-  Результаты социологического опроса с первичным ключом id.

-  Результаты аттестации рабочих мест, первичный ключ id_wp.

Всего в базе данных собрана информа­ция по 280 работникам, размер файла около2 Мб.

Практика использования такой структу­ры базы данных показала, что временные издержки на обработку таблиц с помощью функций MS Excel не существенны, создан­ная система первичных и внешних ключей позволяет в динамическом режиме обра­щаться к любым данным по перекрестным ссылкам. При этом существенным моментом с точки зрения пользователя является про­зрачность данных, которая дает возможность легко исправлять грубые ошибки ввода.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гарнаев А. Использование MS Excel и VBA в экономике и финансах.  СПб.: БХВПетербург, 2002.  420 с.

2. Грофф Дж., Вайнберг П. SQL: Полное руководство: пер. с англ.  2е изд., перераб. и доп.  К.: Издательская группа BHV,
2001.  816 с.

3. О персональных данных: федер. за­кон Рос. Федерации от 27 июля 2006 г. № 152ФЗ: принят Гос. Думой Федер. Собр. Рос. Федерации 8 июля 2006 г.: одобр. Со­ветом Федерации Федер. Собр. Рос. Феде­рации 14 июля 2006 г. // Рос. газ.  2006. 29 июля.

Библиографическая ссылка

Кирьянов Д.А., ЛебедеваНесевря Н.А. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ СОПРЯЖЕННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗДОРОВЬЯ И СОЦИАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ РИСКА РАЗВИТИЯ СОМАТИЧЕСКИХ НЕИНФЕКЦИОННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У РАБОТНИКОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ // Современные наукоемкие технологии. – 2010. – № 11. – С. 27-31;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=26108 (дата обращения: 23.01.2022).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074