JP2012027926A - 匿名化された健康管理情報を分析するためのシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】このシステムは、少なくとも1つのレコードを記憶するための第一のデータ記憶装置(302)を有し、各レコードは、連結されると一意に個人を識別する複数の識別フィールド、及び個人に対応付けられる健康管理データに該当する少なくとも1つの健康管理フィールドを含む。このシステムは、また、第二のデータ記憶装置(304)及びプロセッサも有する。プロセッサは、第一のデータ記憶装置の1つのレコードを選択し、次に選択されたレコード内の複数の識別フィールドのサブセットを選択し、選択された識別フィールドのサブセットを連結する。次に、プロセッサは、第一のデータ記憶装置の選択されたレコードからの少なくとも1つの健康管理フィールドと一緒に、連結された識別フィールドを第二のデータ記憶装置のレコードに記憶する。
【選択図】図1A
Description
1. オラクル・テーブルのロード(ステップ301)
2. 患者データ生成(ステップ302)
3. キューブ・データ引き出し(ステップ303)
4. キューブ・データ生成(ステップ304)
5. キューブ構築(ステップ305)
6. 自動キューブ配備及びメタデータ更新プロセス
オラクル・テーブル・ロード・プロセス(ステップ301)は、図4-8を参照して下で詳しく説明する通り、論理的に異なる2つのステップ、すなわちデイリー・プロセス及びマンスリー・プロセスに分けることができる。デイリー・ルーチンは、SITE 1から供給されるテキスト・フォーマットのデータを“RX”及び「社名使用禁止(DNU)」デイリー・オラクル・テーブルに変換する。マンスリー・プロセスは、病院(HX)及び医療(MX)データをマンスリー・オラクル・テーブルに変換する。下に示される実行時間は全て近似実行時間に該当することに留意すること。
デイリーRXロード・プロセス401について、図4を参照しながら下に説明する:
スクリプト使用法:loaddaily.shは、必要な全ての番号、文字及び日付変換を行なった後にSITE 1からのRxテキスト・ファイルをLOAD_YYYYMMDD、{DNU}_YYYY MMDDオラクル・テーブルに変換するためにSQLローダRx制御ファイルを使用するUNIX(登録商標)シェル・スクリプトである。{DNU}リストは、BLUFFCREEK、KROGER、OMNI、PCN、VIP及びWALGREENを含んでいる。
マンスリーMxロード・プロセス501について、図5を参照しながら下に説明する:
スクリプト使用法:SQL LOADERプロセスは、MXDaily.MMDDYYテキスト・ファイル及び制御ファイルを読み取り、これをLOAD_MX_YYYYMMテーブルに変換する。
HXテキスト・データ・ロード・プロセス601について、図6を参照しながら下に説明する:
スクリプト使用法:SQL LOADERプロセスは、HXテキスト・ファイル及び制御ファイルを読み取り、これをWH_ENVOY_HX_SE99テーブルに変換する。
クォーター・マンスリーRxマージ・プロセス701について、図7を参照しながら下に説明する:
スクリプト使用法:このプロセスは、RX_Weekly_New.sql SQLスクリプトを使って、全てのデイリー(約8日分のテーブル)RX及びDNUテーブルを結合してクォーター・マンスリー・テーブルにする。
Mxデータ準備プロセス801について、図8を参照しながら下に説明する:
スクリプト使用法:このプロセスは、Process_Monthly_MX.sql SQLスクリプトを使って、LOAD_MX_YYYYMMテーブル・データを確認して、これを要求される日付、文字及び番号に変換する。
ステップ302(図3)の患者データ生成プロセスについて、図9を参照しながら下に詳しく説明する。
スクリプト使用法:このプロセスはMaster_PXpgmvlb_9910.sql SQLスクリプトを使って、ウィークリーRX及びマンスリーMX、HXテーブルを結合して、関係WHREF_ENVOY_PXYYMMテーブルを生成する。
ステップ303(図3)の患者データ生成プロセスについて、図10を参照しながら下に詳しく説明する:
MM_LOGテーブルの構造
スクリプト使用法:mm00_initプロシージャは、ウィークリー・マーケット監視キューブ処理のための環境を初期化する。mm00.shシェル・スクリプトはmm00_initプロシージャを呼び出す。
入力:なし
出力:MM_LOGテーブルは切捨てられる。
MM_VARSテーブルは切捨てられる。
CUBE_DATA_TEXTテーブルは切捨てられる。
MM_LOGテーブル−成功完了かエラー状態かを示す行が挿入される。
スクリプト使用法:mm01_set_varsプロシージャは、Rxマーケット監視ウィークリー・キューブ処理のための変数を設定する。mm01.shシェル・スクリプトはテキストとして設定される入力変数と一緒にmm01_set_varプロシージャを呼び出す。mm00_initプロシージャが既に実行されていなければならない。
入力:p_run_date テキスト‘YYYYMMDD’として引き出し実行日
p_start_date テキスト‘YYYYMMDD’として引き出し開始日
p_end_date テキスト‘YYYYMMDD’として引き出し終了日
p_post_date テキスト‘YYYYMMDD’として引き出し掲示日
p_acute_lookback テキスト‘YYYYMMDD’としてアキュート・ルックバック日
p_chronic_lookback テキスト‘YYYYMMDD’としてクロニック・ルックバック日
出力:MM_VARSテーブル−DATEデータタイプとしてこの週の値と一緒に行が挿入される
MM_VARS_HISTテーブル−DATEデータタイプとしてこの週の値と一緒に行が挿入される
MM_LOG−成功完了かエラー状態かを示す行が挿入される
スクリプト使用法:mm02_weekly_data_pullプロシージャは、ウィークリーRxマーケット監視キューブ処理のために1週間分のRxデータを引き出す。mm02.shシェル・スクリプトは、テーブルスペース変数入力設定と共にこのプロシージャを呼び出す。mm00_init及びmm01_set_varsプロシージャが、既に実行されていなければならない。
入力:p_tablespace テキストとしてテーブルスペース名
MM_VARSテーブル
WH_ENVOY_YYMM、ここでYYMMはMM_VARSテーブルにおけるstart_dateからの2文字の年および月である。
WWW_MASTER_DOI
出力:前週のWEB_DATA_WEEK_PULLテーブルはWEB_DATA_WEEK_PULL_YYYYMMDDに名前変更される。ここで、YYYYMMDDはMM_VARSテーブルにおけるstart_dateの前日である。
新しいWEB_DATA_WEEK_PULLテーブルがp_tablespaceパラメータにおいて指名されるテーブルスペースにWEBスキーマで生成される。WEB_DATA_WEEK_PULLテーブルは、MM_VARSテーブルの開始日及び終了日からのRxデータを含んでいる。
MM_LOG−成功完了かエラー状態かを示すために行が挿入される。
スクリプト使用法:mm03_memidsプロシージャは、6週間分のmemid(メンバー識別番号)を累積する。mm03.shシェル・スクリプトは、このプロシージャを呼び出し、テーブルスペース・パラメータを入力する。mm00_init、mm01_set_vars及びmm02_weekly_data_pullプロシージャが既に実行されていなければならない。
入力:p_tablespace テキストとしてテーブルスペース名
MM_VARSテーブル
ALL_MEN_TO_CONVERTテーブル
WEB_DATA_WEEK_PULL_V2テーブル
WEB_UMENS_WEEK_V2_MONDDテーブル。ここで、MONDDはテキストとしてのMM_VARSテーブルからのend_dateである。
WEB_UMENS_WEEK_V2_MONDD[1-5]テーブル。ここでMONDD[1-5]は前5週分のデータである。
RXMEMID_SEQテーブル
出力:WEB_UMENS_WEEK_V2_MONDDテーブルが生成される。ここで、MONDDはMM_VARSテーブルにおけるstart_dateマイナス1日である。
WEB_UMENS_WEEL_PULLが現行週及び前5週間のデータで生成される。
MM_LOG−成功完了かエラー状態かを示すために行が挿入される。
スクリプト使用法:mm04_mx_diagsプロシージャは、ウィークリー処理のためにMxテーブルから診断情報を取得する。mm04.shシェル・スクリプトは、テーブルスペース入力変数設定と共にこのプロシージャを実行する。mm00_init、mm01_set_vars、mm02_weekly_data_pull及びmm03_memidsプロシージャが既に実行されていなければならない。
入力:p_tablespace テキストとしてテーブルスペース名
MM_VARSテーブル
WEB_UMENS_WEEK_PULL_V2テーブル
MASTER_PXテーブル
WEB_MXPTS_WEEK_PULL_V2テーブル
WH_ENVOY_MX_YYYYMM[1-3]、ここでYYYYMM[1-3]は現行月、前月及び前々月分のデータである。
WEB_RXMX_WEEK_PULL_V2テーブル
RXMEMID_SEQテーブル
出力:ACUTE RXMXテーブル−該当週からのレコードが付加される。
CHRONIC_RXMXテーブル−該当週からのレコードが付加される。
MM_LOGテーブル−成功完了かエラー状態かを示すために行が挿入される。
ステップ304(図3)のTCキューブ・データ生成プロセスについて図11を参照しながら説明する。
mm05_step1
mm06_step2
mm07_step3
mm08_cube_metada
スクリプト使用法:mm05_step1プロシージャは、各治療クラスごとに実行されなければならない。このプロシージャは、レコードをCMID_V2_CLASSテーブルに挿入する。ここで、CLASSは指定されるp_classである。mm00_init、mm01_set_vars、mm02_weekly_data_pull、mm03_memids及びmm04_mx_diagsプロシージャが既に実行されていなければならない。
入力:p_class クラス名
p_tablespace テキストとしてテーブルスペース名
p_lookback ルックバックの日数
p_condition “ACUTE(急性)”または“CHRONIC(慢性)”
MM_VARSテーブル
WEB_DATA_WEEK_PULL_V2テーブル
CUBE_V2_LISTテーブル
CMID_V2_CLASSテーブル。ここで、CLASSはp_classである。
出力:レコードがCMID_V2_CLASSテーブルに挿入される。ここで、CLASSはp_classである。
新しいCMID_V2_CLASS_TMPテーブルが生成される。ここで、CLASSはp_classである。
MM_LOGテーブル−成功完了かエラー状態を示すために行が挿入される。
スクリプト使用法:mm06_step2プロシージャは各治療クラスごとに実行されなければならない。このプロシージャは、レコードをRX_RESULT_V2_CLASSテーブルに挿入する。ここで、CLASSは、このプロシージャが呼び出されるときに指定されるp_classである。mm00_init、mm01_set_vars、mm02_weekly_data_pull、mm03_memids、mm04_mx_diags及びmm05_step1プロシージャが既に実行されていなければならない。
入力:p_class クラス名
p_tablespace テキストとしてテーブルスペース名
p_lookback ルックバックの日数
p_condition “ACUTE(急性)”または“CHRONIC(慢性)”
MM_VARSテーブル
CMID_V2_CLASS_TMPテーブル。ここで、CLASSはp_classである。
RX_RESULT_TEMP_CLASSテーブル。ここで、CLASSはp_classである。
ZIP_ST_MSA_REG_DIVテーブル
WEB_DEA_TO_SPEC_U
出力:新しいレコードがRX_RESULT_V2_CLASS に挿入される。ここで、CLASSはp_classである。
MM_LOGテーブル−成功完了かエラー状態かを示すために行が挿入される。
スクリプト使用法:mm07_step3プロシージャは、各治療クラスごとに実行されなければならない。このプロシージャは、新しいRXMX_CUBE_V2_CLASSテーブルを生成する。ここで、クラスは指定されるp_classである。mm00_init、mm01_set_vars、mm02_weekly_data_pull、mm03_memids、mm04_mx_diags、mm05_step1及びmm06_step2プロシージャが既に実行されていなければならない。
入力:p_class クラス名
p_tablespace テキストとしてテーブルスペース名
p_lookback ルックバックの日数
p_condition “ACUTE(急性)”または“CHRONIC(慢性)”
RXMX_CONDITION_V2テーブル。ここでCONDITIONはp_conditionである。
RX_RESULT_V2_CLASSテーブル。ここで、CLASSはp_classである。
ICD9_V2_CLASSテーブル。ここでCLASSは、p_classである。
RX_RESULT_V2_CLASS_Mテーブル。ここで、CLASSはp_classである。
出力:新しいRXMX_CUBE_V2_CLASS が生成される。ここで、CLASSはp_classである。
MM_LOGテーブル−成功完了かエラー状態を示すために行が挿入される。
スクリプト使用法:mm08_cube_metadataプロシージャは、各治療クラスごとに実行されなければならない。このプロシージャは、各キューブのCUBE_DATAテーブルを更新する。mm00_init、mm01_set_vars、mm02_weekly_data_pull、mm03_memids、mm04_mx_diags、mm05_step1、mm06_step2及びmm07_step3プロシージャが既に実行されていなければならない。
入力:p_class クラス名
MM_VARSテーブル
CUBE_DATAテーブル。ここでCLASSはp_classである。
出力:CUBE_DATA_TEXTテーブルが付加される。ここで、CLASSはp_classである。
MM_LOGテーブル−成功完了かエラー状態かを示すために行が挿入される。
ステップ305(図3)のキューブ構成プロセスについて図9Aを参照しながら下に詳しく説明する。
スクリプト使用法:プログラムRSSERVERは、各治療クラスごとに反復され、スクリプトmmv2_’class name’.shによって呼び出される。データ・トランスフォーマは、最終的に各治療クラスごとのCUBEを構成するために、モデル・ストラクチャ及びOBES_RX_CUBEオラクル・テーブル(上記プロセスにおいて構成される)を使用する。このキューブは、その後、ウェブにおいて要請される情報を示すためにCOGNOSによって使用される。
入力 :OBES_RXMX_CUBE
出力 :OBESクラスごとのキューブ
周波数 :要請に応じて
実行時間 :〜8時間
スクリプト使用法:transfer_mm_cube.shスクリプトは、キューブの名前を変更し、コピーをディレクトリ/raid4011/cubes/transferに入れる。ここで、コピーは自動的にSITE 3サーバにFTP転送される。このスクリプトは各クラスごとに並行して実行される(クラスはキューブに該当する)。
スクリプト使用法:approve_cubeスクリプトは、品質保証が実施された後各キューブごとに手動で実行される。このスクリプトは、各クラスごとに並行して実行される(クラスはキューブに該当する)。
スクリプト使用法:プロセスgen_mm_file.sqlは、キューブ用のメタデータをテキスト・ファイルにスプールするためにgen_mm_file.shによって呼び出される。テキスト・ファイルはディレクトリに入れられて、ここで、自動的にSITE 3サーバにFTP転送される。このスクリプトは、各クラスごとに並行して実行される。キューブ・データを引き出すための全てのプロシージャがきちんと完了していなければならず、メタデータがオラクル・テーブルcube_dataおよびcube_data_textに存在しなければならない。
スクリプト使用法:email_meta.shスクリプトは、メタデータをSITE 2ウェブ・ディベロッパにeメール送信する。このスクリプトは各クラスごとに並行して実行される(クラスはキューブに該当する)。
品質保証(QA)確認準備のできたデータ・キューブ(Quintiles Transnational Corp.のQUINTERNETTMシリーズなど)をプロダクションウェブサイト に配備するため、及び自動的にプロダクションウェブページの「メタデータ」を更新するために、自動プロセスがオンライン分析処理(OLAP)ホスト・マシンに存在する。これによって、プロダクションキューブ配備及びウェブページ更新を手動で介入することなくオフピーク時に行なうことができる。
本願発明に関連する発明の実施態様は以下のとおりである。
実施態様1.匿名化された健康管理データを分析するためのシステムであり、(a)各々少なくとも1つのレコードを含む複数の健康管理データベースであり、各レコードが、1人の患者と対応付けられる匿名化されながらも一意の患者識別子を含み、それにより、前記匿名化された患者識別子が該複数の健康管理データベース全体を通じて特定の患者について共通である、複数の健康管理データベースと、(b)前記複数の健康管理データベースと結合されるプロセッサであり、該プロセッサが、(i)前記複数の健康管理データベースからレコードを受け取るステップと、(ii)選択された個人レベルの基準に基づいて、前記複数の健康管理データベースから受け取ったレコードを問い合わせるステップと、(iii)前記問い合わせステップの結果に基づいて少なくとも1つのレポートを生成するステップと、を実行するプロセッサとを備えるシステム。
実施態様2.前記システムにおいて、前記匿名化された健康管理データが医薬請求データを含む実施態様1に記載のシステム。
実施態様3.前記システムにおいて、前記プロセッサによって実施される前記生成ステップが、特定の分析目標を満たす特定のビューで表示するために結果を処理するステップを含む実施態様1に記載のシステム。
実施態様4.前記システムにおいて、前記プロセッサによって実施される前記生成ステップが、表形式でレポートを表示するステップを含む実施態様1に記載のシステム。
実施態様5.複数の健康管理データベース内の匿名化された健康管理データを分析するための方法であり、前記複数の健康管理データベースが各々、少なくとも1つのレコードを含み、各レコードが、1人の患者と対応付けられる匿名化されながらも一意の患者識別子を含み、それにより、前記匿名化された患者識別子が前記複数の健康管理データベース全体を通じて特定の患者について共通であり、前記方法が、(a)前記複数の健康管理データベースからレコードを受け取るステップと、(b)選択された個人レベルの基準に基づいて、前記複数の健康管理データベースから受け取ったレコードを問い合わせるステップと、(c)前記問い合わせステップの結果に基づいて少なくとも1つのレポートを生成するステップと、を含む方法。
実施態様6.前記方法において、前記匿名化された健康管理データが医薬請求データを含む実施態様5に記載の方法。
実施態様7.前記方法において、前記生成ステップが、特定の分析目標を満たす特定のビューで表示するために結果を処理するステップを含む実施態様5に記載の方法。
実施態様8.前記方法において、前記生成ステップが、表形式でレポートを表示するステップを含む、実施態様5に記載の方法。
実施態様9.健康管理データベースにおいて識別される個人に対応付けられる一意のエイリアスを生成するためのシステムであり、(a)少なくとも1つのレコードを記憶するための第一のデータ記憶装置であり、各レコードが、ひとまとめにされると一意にある個人を識別する複数の識別フィールド、及び前記個人に対応付けられる健康管理データに該当する少なくとも1つの健康管理フィールドを含む、第一のデータ記憶装置と、(b)第二のデータ記憶装置と、(c)(i)前記第一のデータ記憶装置の1つのレコードを選択するステップと、(ii)前記選択されたレコード内の前記複数の識別フィールドのサブセットを選択するステップと、(iii)前記選択された識別フィールドのサブセットを連結するステップと、(iv)前記連結された識別フィールド並びに前記第一のデータ記憶装置の選択されたレコードからの前記少なくとも1つの健康管理フィールドを、前記第二のデータ記憶装置のレコードに記憶するステップと、を実行するためのプロセッサと、を備えるシステム。
実施態様10.前記システムにおいて、前記第一のデータ記憶装置に記憶される前記健康管理データが医薬請求データに該当する実施態様9に記載のシステム。
実施態様11.前記システムにおいて、前記第一のデータ記憶装置及び前記第二のデータ記憶装置が両方とも同じデータベースに配置される実施態様9に記載のシステム。
実施態様12.前記システムにおいて、前記第一のデータ記憶装置及び前記第二の記憶装置が異なるデータベースに配置される実施態様9に記載のシステム。
実施態様13.前記システムにおいて、前記選択されたサブセットが、姓、生年月日及び性別を含む実施態様9に記載のシステム。
実施態様14.前記システムにおいて、前記プロセッサが、さらに(iv)前記第二のデータ記憶装置の各レコードの前記連結された識別フィールド及び前記少なくとも1つの健康管理フィールドに基づいて、個人レベル・リンク方法を使って個人の長期的履歴レコードを分析するステップ、を実行する、実施態様9に記載のシステム。
実施態様15.健康管理データベースにおいて識別される個人に対応付けられる一意のエイリアスを生成するためのシステムであり、前記データベースが、少なくとも1つのレコードを記憶するための第一のデータ記憶装置であり、各レコードがひとまとめにされると一意にある個人を識別する複数の識別フィールド及び前記個人に対応付けられる健康管理データに該当する少なくとも1つの健康管理フィールドを含む、第一のデータ記憶装置、及び第二のデータ記憶装置を含み、該システムが、(a)前記複数の識別フィールドのサブセットを選択するための手段と、(b)前記選択された識別フィールドのサブセットを連結するための手段と、(c)前記連結された識別フィールド並びに前記第一のデータ記憶装置の前記選択されたレコードからの前記少なくとも1つの健康管理フィールドを、前記第二のデータ記憶装置のレコードに記憶するための手段と、を備えるシステム。
実施態様16.健康管理データベースにおいて識別される個人に対応付けられる一意のエイリアスを生成するための方法であり、該方法において、前記健康管理データベースは、少なくとも1つのレコードを記憶し、各レコードが、ひとまとめにされると一意にある個人を識別する複数の識別フィールド及び前記個人に対応付けられる健康管理データに該当する少なくとも1つの健康管理フィールドを含み、該方法が、(a)前記健康管理データベース内の1つのレコードを選択するステップと、(b)前記選択されたレコード内の前記複数の識別フィールドのサブセットを選択するステップと、(c)前記選択された識別フィールドのサブセットを連結するステップと、(d)前記連結された識別フィールド並びに前記第一のデータ記憶装置の前記選択されたレコードからの前記少なくとも1つの健康管理フィールドを、第二のデータベースのレコードに記憶するステップと、を含む方法。
実施態様17.さらに、(e)前記第二のデータベースの各レコードの前記連結された識別フィールド及び前記少なくとも1つの健康管理フィールドに基づいて、個人レベル・リンク方法を使って、個人の長期的履歴レコードを分析するステップ、を含む実施態様16に記載の方法。
Claims (17)
- 匿名化された健康管理データを分析するためのシステムであり、
(a) 各々少なくとも1つのレコードを含む複数の健康管理データベースであり、各レコードが、1人の患者と対応付けられる匿名化されながらも一意の患者識別子を含み、それにより、前記匿名化された患者識別子が該複数の健康管理データベース全体を通じて特定の患者について共通である、複数の健康管理データベースと、
(b) 前記複数の健康管理データベースと結合されるプロセッサであり、該プロセッサが、
(i)前記複数の健康管理データベースからレコードを受け取るステップと、
(ii)選択された個人レベルの基準に基づいて、前記複数の健康管理データベースから受け取ったレコードを問い合わせるステップと、
(iii)前記問い合わせステップの結果に基づいて少なくとも1つのレポートを生成するステップと、
を実行するプロセッサと
を備えるシステム。 - 前記システムにおいて、前記匿名化された健康管理データが医薬請求データを含む請求項1に記載のシステム。
- 前記システムにおいて、前記プロセッサによって実施される前記生成ステップが、特定の分析目標を満たす特定のビューで表示するために結果を処理するステップを含む請求項1に記載のシステム。
- 前記システムにおいて、前記プロセッサによって実施される前記生成ステップが、表形式でレポートを表示するステップを含む請求項1に記載のシステム。
- 複数の健康管理データベース内の匿名化された健康管理データを分析するための方法であり、前記複数の健康管理データベースが各々、少なくとも1つのレコードを含み、各レコードが、1人の患者と対応付けられる匿名化されながらも一意の患者識別子を含み、それにより、前記匿名化された患者識別子が前記複数の健康管理データベース全体を通じて特定の患者について共通であり、前記方法が、
(a) 前記複数の健康管理データベースからレコードを受け取るステップと、
(b) 選択された個人レベルの基準に基づいて、前記複数の健康管理データベースから受け取ったレコードを問い合わせるステップと、
(c) 前記問い合わせステップの結果に基づいて少なくとも1つのレポートを生成するステップと、
を含む方法。 - 前記方法において、前記匿名化された健康管理データが医薬請求データを含む請求項5に記載の方法。
- 前記方法において、前記生成ステップが、特定の分析目標を満たす特定のビューで表示するために結果を処理するステップを含む請求項5に記載の方法。
- 前記方法において、前記生成ステップが、表形式でレポートを表示するステップを含む、請求項5に記載の方法。
- 健康管理データベースにおいて識別される個人に対応付けられる一意のエイリアスを生成するためのシステムであり、
(a) 少なくとも1つのレコードを記憶するための第一のデータ記憶装置であり、各レコードが、ひとまとめにされると一意にある個人を識別する複数の識別フィールド、及び前記個人に対応付けられる健康管理データに該当する少なくとも1つの健康管理フィールドを含む、第一のデータ記憶装置と、
(b) 第二のデータ記憶装置と、
(c) (i)前記第一のデータ記憶装置の1つのレコードを選択するステップと、
(ii)前記選択されたレコード内の前記複数の識別フィールドのサブセットを選択するステップと、
(iii)前記選択された識別フィールドのサブセットを連結するステップと、
(iv) 前記連結された識別フィールド並びに前記第一のデータ記憶装置の選択されたレコードからの前記少なくとも1つの健康管理フィールドを、前記第二のデータ記憶装置のレコードに記憶するステップと、
を実行するためのプロセッサと、
を備えるシステム。 - 前記システムにおいて、前記第一のデータ記憶装置に記憶される前記健康管理データが医薬請求データに該当する請求項9に記載のシステム。
- 前記システムにおいて、前記第一のデータ記憶装置及び前記第二のデータ記憶装置が両方とも同じデータベースに配置される請求項9に記載のシステム。
- 前記システムにおいて、前記第一のデータ記憶装置及び前記第二の記憶装置が異なるデータベースに配置される請求項9に記載のシステム。
- 前記システムにおいて、前記選択されたサブセットが、姓、生年月日及び性別を含む請求項9に記載のシステム。
- 前記システムにおいて、前記プロセッサが、さらに
(iv) 前記第二のデータ記憶装置の各レコードの前記連結された識別フィールド及び前記少なくとも1つの健康管理フィールドに基づいて、個人レベル・リンク方法を使って個人の長期的履歴レコードを分析するステップ、
を実行する、請求項9に記載のシステム。 - 健康管理データベースにおいて識別される個人に対応付けられる一意のエイリアスを生成するためのシステムであり、前記データベースが、少なくとも1つのレコードを記憶するための第一のデータ記憶装置であり、各レコードがひとまとめにされると一意にある個人を識別する複数の識別フィールド及び前記個人に対応付けられる健康管理データに該当する少なくとも1つの健康管理フィールドを含む、第一のデータ記憶装置、及び第二のデータ記憶装置を含み、該システムが、
(a) 前記複数の識別フィールドのサブセットを選択するための手段と、
(b) 前記選択された識別フィールドのサブセットを連結するための手段と、
(c) 前記連結された識別フィールド並びに前記第一のデータ記憶装置の前記選択されたレコードからの前記少なくとも1つの健康管理フィールドを、前記第二のデータ記憶装置のレコードに記憶するための手段と、
を備えるシステム。 - 健康管理データベースにおいて識別される個人に対応付けられる一意のエイリアスを生成するための方法であり、該方法において、前記健康管理データベースは、少なくとも1つのレコードを記憶し、各レコードが、ひとまとめにされると一意にある個人を識別する複数の識別フィールド及び前記個人に対応付けられる健康管理データに該当する少なくとも1つの健康管理フィールドを含み、該方法が、
(a) 前記健康管理データベース内の1つのレコードを選択するステップと、
(b) 前記選択されたレコード内の前記複数の識別フィールドのサブセットを選択するステップと、
(c) 前記選択された識別フィールドのサブセットを連結するステップと、
(d) 前記連結された識別フィールド並びに前記第一のデータ記憶装置の前記選択されたレコードからの前記少なくとも1つの健康管理フィールドを、第二のデータベースのレコードに記憶するステップと、
を含む方法。 - さらに、
(e) 前記第二のデータベースの各レコードの前記連結された識別フィールド及び前記少なくとも1つの健康管理フィールドに基づいて、個人レベル・リンク方法を使って、個人の長期的履歴レコードを分析するステップ、
を含む請求項16に記載の方法。
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