> Mejora Continua de Procesos > Trayectoria del Paciente > Oracle Health (Cerner) > Plantilla de Datos

Su Plantilla de Datos de la Trayectoria del Paciente

Oracle Health (Cerner)

Atributos de la Trayectoria del Paciente (20) Actividades de la Trayectoria del Paciente (14) Guías de Extracción (2)

Su Plantilla de Datos de la Trayectoria del Paciente

Esta plantilla completa describe los datos esenciales que necesita para analizar y optimizar eficazmente las trayectorias de los pacientes. Proporciona una visión estructurada de los atributos críticos a recopilar, las actividades clave a seguir y una guía práctica sobre la extracción de datos. Utilice este recurso para preparar su registro de eventos para una experiencia de Process Mining sin interrupciones.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave para el seguimiento
Guía de Extracción

¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

Descargar Plantilla

Atributos de la Trayectoria del Paciente

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en su registro de eventos para un análisis exhaustivo de la trayectoria del paciente dentro de su sistema.

5 Requerido 9 Recomendado 6 Opcional

	Nombre	Descripción
	Actividad ClinicalEventTag	El nombre o la descripción del evento clínico o administrativo realizado.
Descripción Este atributo captura la acción específica realizada durante la atención del paciente, como 'Medicamento Administrado', 'Signos Vitales Tomados' o 'Paciente Dado de Alta'. Proporciona la etiqueta legible para el paso del proceso. En Cerner, esto a menudo se deriva de la tabla `CLINICAL_EVENT`, mapeando específicamente el `EVENT_CD` (Código de Evento) a su valor de visualización o utilizando el `EVENT_TAG`. Las convenciones de nombres consistentes aquí son cruciales para mapas de procesos legibles. Por qué es importante Define los pasos en el mapa de procesos, permitiendo la visualización del flujo de trabajo. Dónde obtener Tabla: CLINICAL_EVENT, Columna: EVENT_TAG o CODE_VALUE vinculado para EVENT_CD Ejemplos Evaluación de TriajeCBC with DifferentialOrden de AltaTransferir Paciente
	Episodio del Paciente EncounterId	Identificador único para la visita específica del paciente o el episodio de atención.
Descripción Este atributo sirve como identificador central del caso para la trayectoria del paciente. Agrupa todos los eventos clínicos, órdenes y acciones administrativas que ocurren dentro de un único período de atención (por ejemplo, una estancia hospitalaria o una visita de emergencia). En Process Mining, este ID es esencial para correlacionar actividades dispares en una vista unificada del proceso. Técnicamente, esto corresponde al `ENCNTR_ID` en la tabla `ENCOUNTER` dentro de la base de datos Cerner Millennium. Es la clave principal utilizada para vincular datos demográficos del paciente, órdenes y eventos clínicos. Por qué es importante Es la clave fundamental necesaria para reconstruir la trayectoria completa del paciente, desde la admisión hasta el alta. Dónde obtener Tabla: ENCOUNTER, Columna: ENCNTR_ID Ejemplos 123456789876543211223344
	Timestamp del Evento EventEndDateTime	La fecha y hora específicas en que la actividad ocurrió o se completó.
Descripción Este atributo registra el momento preciso en que ocurrió un evento. Se utiliza para ordenar las actividades secuencialmente y calcular los tiempos de ciclo entre los pasos del proceso. En la tabla `CLINICAL_EVENT`, esto suele corresponder a `EVENT_END_DT_TM`. La precisión aquí es vital para calcular los tiempos de espera, como la duración entre 'Paciente Registrado' y 'Evaluación de Triaje'. Por qué es importante Esencial para determinar la secuencia de eventos y calcular KPIs de rendimiento como los tiempos de espera. Dónde obtener Tabla: CLINICAL_EVENT, Columna: EVENT_END_DT_TM Ejemplos 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:45Z2023-10-16T14:20:00Z
	Source System SourceSystem	El nombre del sistema donde se originaron los datos.
Descripción Identifica la aplicación de origen para el registro de datos. En este contexto, será predominantemente 'Oracle Health' o 'Cerner Millennium'. Esto es útil en entornos multisistema donde los datos pueden mezclarse con otros EMR o sistemas departamentales. Permite a los analistas filtrar o segmentar el análisis de procesos basado en la procedencia de los datos si se ingieren múltiples fuentes. Por qué es importante Asegura la trazabilidad y el linaje de los datos, especialmente en configuraciones de Process Mining multisistema. Dónde obtener Cadena codificada (hardcoded) o Metadatos del Sistema Ejemplos Oracle HealthCerner Millennium
	Última actualización de datos LastDataUpdate	La marca de tiempo cuando el registro fue extraído o modificado por última vez en el almacén de datos.
Descripción Indica la actualidad de los datos utilizados en el análisis. Esta marca de tiempo ayuda a los usuarios a comprender si están viendo datos en tiempo real o una instantánea de una carga anterior. Se genera típicamente durante el proceso ETL (Extracción, Transformación, Carga) en lugar de ser un atributo clínico. Por qué es importante Fundamental para la gobernanza de datos y para asegurar que el análisis se realice con información actualizada. Dónde obtener Marca de Tiempo del Sistema ETL Ejemplos 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-02T12:00:00Z
	¿Es Reingreso? IsReadmission	Indicador que muestra si este episodio ocurrió dentro de los 30 días posteriores a un alta anterior.
Descripción Un indicador booleano utilizado para identificar casos que representan una readmisión. Se calcula comparando la fecha de admisión del episodio actual con la fecha de alta del episodio anterior para el mismo `PersonId`. Esencial para el dashboard 'Tendencias de Readmisión de Pacientes'. Por qué es importante Apoya directamente el KPI de 'Tasa de Readmisión de Pacientes', una métrica clave de calidad de atención. Dónde obtener Derivado mediante Lógica SQL comparando registros ENCOUNTER Ejemplos truefalse
	Artículo del Pedido OrderMnemonic	El nombre del pedido específico realizado, como una prueba de laboratorio o un medicamento.
Descripción Describe el contenido de un evento de orden (ej., 'Hemograma Completo', 'Aspirina 81mg'). Este atributo proporciona el contexto necesario para las actividades de 'Orden Diagnóstica Realizada' y 'Medicamento Administrado'. Generalmente se encuentra en la tabla `ORDERS` bajo `ORDER_MNEMONIC`. Actúa como el 'producto' que fluye a través del proceso. Por qué es importante Necesario para el análisis granular de las vías diagnósticas y de tratamiento. Dónde obtener Tabla: ORDERS, Columna: ORDER_MNEMONIC Ejemplos Radiografía de TóraxBasic Metabolic PanelAcetaminophenResonancia Magnética Cerebral
	Departamento NurseUnit	La sala, unidad o departamento específico donde ocurrió el evento.
Descripción Identifica la ubicación física o la unidad organizacional responsable del paciente en el momento del evento (ej., 'UCI', 'Cirugía General', 'Departamento de Urgencias'). Esto ayuda en el dashboard de 'Eficiencia de Traslado entre Salas' al rastrear el movimiento entre unidades. En Cerner, esto suele ser `LOC_NURSE_UNIT_CD` en la tabla de encuentro o seguimiento. Por qué es importante Esencial para analizar cuellos de botella en departamentos específicos y visualizar la geografía del flujo de pacientes. Dónde obtener Tabla: ENCOUNTER o CLINICAL_EVENT, Columna: LOC_NURSE_UNIT_CD Ejemplos Departamento de UrgenciasSala de CardiologíaUCIRadiología
	Diagnóstico Principal DiagnosisCode	El código ICD-10 o SNOMED que representa la razón principal de la atención.
Descripción El código clínico estandarizado (por ejemplo, 'J18.9' para Neumonía) asignado al episodio. Esto permite agrupar pacientes por condición para analizar la 'Desviación del Protocolo de Tratamiento' para enfermedades específicas. Se encuentra en la tabla `DIAGNOSIS`, vinculada al encuentro. Por qué es importante Permite una comparación directa de las rutas del paciente para condiciones específicas. Dónde obtener Tabla: DIAGNOSIS, Columna: DIAGNOSIS_CODE (vía nomenclatura) Ejemplos I10E11.9J18.9
	Duración de la Estancia LengthOfStay	Duración total del episodio del paciente en días u horas.
Descripción Este es un atributo calculado que representa la diferencia de tiempo entre la marca de tiempo de admisión y la marca de tiempo de alta. Es la métrica de eficiencia principal para el dashboard de 'Análisis de la Duración Total de la Estancia del Paciente'. Si bien esto se puede calcular dentro de la herramienta de Process Mining, importarlo como un atributo estático precalculado a nivel de caso suele ser eficiente en términos de rendimiento. Por qué es importante El KPI de eficiencia más importante para la gestión hospitalaria. Dónde obtener Derivado de ENCOUNTER.REG_DT_TM y DISCH_DT_TM Ejemplos 4.5 días2 horas12 días
	Estado de Alta DischargeDisposition	El destino o estado del paciente al alta.
Descripción Indica a dónde fue el paciente una vez finalizado el episodio (por ejemplo, 'Casa', 'Centro de enfermería especializada', 'Fallecido'). Esto es fundamental para el análisis de la 'Planificación del alta' y para identificar resultados fallidos. Se encuentra en la tabla `ENCOUNTER` como `DISCH_DISPOSITION_CD`. Por qué es importante Métrica clave de resultados; define el 'estado final' de la trayectoria del paciente. Dónde obtener Tabla: ENCOUNTER, Columna: DISCH_DISPOSITION_CD (resolver vía CODE_VALUE) Ejemplos Dado de Alta a CasaTrasladado a RehabilitaciónAbandonó Contra Consejo MédicoVencido
	ID del Paciente PersonId	Identificador único para el paciente en múltiples encuentros.
Descripción Distinto del ID de Caso, el ID de Paciente (o ID de Persona) permanece constante para un paciente en todas sus visitas al hospital. Este atributo es crucial para analizar las tasas de readmisión y comprender el historial a largo plazo del paciente. En Cerner, este es el `PERSON_ID` de la tabla `PERSON`. Vincula múltiples registros `ENCNTR_ID`. Por qué es importante Permite el KPI de 'Tasa de Readmisión de Pacientes' al vincular episodios separados al mismo individuo. Dónde obtener Tabla: PERSON, Columna: PERSON_ID Ejemplos P10001P55992P99221
	Tipo de caso EncounterType	Clasificación de la visita del paciente, como Hospitalizado, Ambulatorio o de Urgencias.
Descripción Clasifica la naturaleza del episodio del paciente. Esta es una dimensión principal para segmentar los datos, ya que el flujo de proceso para una visita de 'Urgencias' difiere significativamente de una visita de 'Hospitalización Electiva'. Esto se deriva de `ENCNTR_TYPE_CD` en la tabla `ENCOUNTER`, que referencia un valor de conjunto de códigos (ej., 'Hospitalizado', 'Urgencias'). Por qué es importante Permite el análisis comparativo de trayectorias y rendimiento en diferentes entornos de atención. Dónde obtener Tabla: ENCOUNTER, Columna: ENCNTR_TYPE_CD (resolver vía CODE_VALUE) Ejemplos Paciente HospitalizadoUrgentePaciente AmbulatorioCirugía de Día
	Usuario PerformingPrsnlId	El identificador o nombre del clínico que realizó la actividad.
Descripción Captura quién ejecutó el paso del proceso, como la enfermera que administra la medicación o el médico que firma el alta. Esto permite un análisis de la utilización de recursos. En Cerner, esto suele ser `PERFORMED_PRSNL_ID` o `UPDT_ID` dependiendo de la tabla (Órdenes vs. Eventos Clínicos). Mapear esto a un atributo genérico de 'Usuario' facilita el análisis de la Segregación de Funciones. Por qué es importante Apoya el análisis de recursos e identifica posibles necesidades de capacitación o desequilibrios de carga de trabajo. Dónde obtener Tabla: CLINICAL_EVENT, Columna: PERFORMED_PRSNL_ID Ejemplos Dr. SmithEnfermera JonesSysAdmin
	Canal de Admisión AdmissionSource	El origen de la admisión del paciente.
Descripción Describe cómo el paciente ingresó al sistema hospitalario, como 'Remisión Médica', 'Sala de Urgencias' o 'Traslado de otro Hospital'. Esto ayuda a analizar la 'puerta de entrada' del proceso hospitalario. Se mapea al `ADMIT_SRC_CD` en la tabla `ENCOUNTER`. Por qué es importante Contextualiza el 'Tiempo de Espera de Evaluación Inicial' según el punto de entrada. Dónde obtener Tabla: ENCOUNTER, Columna: ADMIT_SRC_CD Ejemplos Sala de UrgenciasRemisión MédicaTransferencia desde el Hospital
	Estado del Medicamento MedAdminStatus	Estado de la orden de medicación (por ejemplo, Administrado, Rechazado, No Administrado).
Descripción Indica el resultado de una tarea de administración de medicamentos. Para el dashboard de 'Cumplimiento de la Administración de Medicamentos', es vital distinguir entre los medicamentos realmente administrados y aquellos programados pero omitidos o rechazados. Probablemente se encuentre en la tabla `CLINICAL_EVENT` o en tablas específicas de Registro de Administración de Medicamentos (MAR). Por qué es importante Identifica brechas de cumplimiento en los protocolos de tratamiento. Dónde obtener Consulte la documentación de Oracle Health (Cerner) Ejemplos AdministradoRechazadoEn Espera
	Estado del Resultado ResultStatus	El estado de un resultado diagnóstico (por ejemplo, Autorizado (Verificado), Corregido, Preliminar).
Descripción Indica la etapa del ciclo de vida de un resultado de prueba diagnóstica. Esto se utiliza en el análisis del 'Tiempo de Entrega de Resultados Diagnósticos' para determinar cuándo un resultado está oficialmente disponible para la toma de decisiones clínicas. Se encuentra típicamente en `CLINICAL_EVENT` con códigos de estado específicos. Por qué es importante Diferencia entre resultados preliminares y finales, lo que impacta cuándo pueden comenzar las actividades posteriores. Dónde obtener Tabla: CLINICAL_EVENT, Columna: RESULT_STATUS_CD Ejemplos Autenticación (Verificado)Con ErrorModificado
	Número de Pedido OrderId	Identificador único para una orden específica (Laboratorio, Medicamento, Consulta).
Descripción El ID generado por el sistema para una orden. Aunque no es el ID del Caso, es una clave secundaria crucial. Vincula el evento 'Orden Diagnóstica Realizada' con el evento 'Resultado Diagnóstico Verificado'. Sin esto, es difícil calcular el tiempo de respuesta exacto para pruebas específicas si un paciente tiene múltiples órdenes concurrentes. Por qué es importante Esencial para vincular actividades emparejadas (Orden -> Resultado) con precisión. Dónde obtener Tabla: ORDERS, Columna: ORDER_ID Ejemplos 88291028829103
	Prioridad de Triaje TriageAcuity	El nivel de urgencia asignado durante la evaluación de triaje.
Descripción Un valor numérico o categórico que indica la gravedad de la condición del paciente (ej., 1-Inmediata a 5-No urgente). Este es un atributo de segmentación vital para analizar los tiempos de espera, ya que los pacientes de mayor prioridad deberían tener esperas más cortas. Generalmente se captura en formularios clínicos o códigos de observación específicos durante el evento de Triaje. Por qué es importante Crucial para validar si el proceso prioriza a los pacientes correctamente según la urgencia clínica. Dónde obtener Consulte la documentación de Oracle Health (Cerner) Ejemplos 12345
	Tipo de Pagador FinancialClass	La cobertura de seguro principal o la clasificación financiera del paciente.
Descripción Categoriza al paciente según su fuente de pago (ej., Medicare, Seguro privado, Pago por cuenta propia). Este atributo se utiliza para analizar si los flujos de proceso o las duraciones de la estancia varían según el tipo de seguro. Derivado de `FINANCIAL_CLASS_CD` en la tabla `ENCOUNTER`. Por qué es importante Ayuda a identificar disparidades en la prestación de atención o en el procesamiento administrativo según el tipo de pagador. Dónde obtener Tabla: ENCOUNTER, Columna: FINANCIAL_CLASS_CD (resolver vía CODE_VALUE) Ejemplos MedicareBlue CrossAutopagoMedicaid

Requerido Recomendado Opcional

Actividades de la Trayectoria del Paciente

Estos son los pasos clave del proceso y los hitos a registrar en tu registro de eventos para un descubrimiento preciso del proceso y la identificación de cuellos de botella.

8 Recomendado 6 Opcional

	Actividad	Descripción
	Diagnóstico Documentado	Ocurre cuando se añade un diagnóstico formal al registro de encuentro del paciente. Esto es distinto de un resultado de prueba y representa la confirmación de la condición por parte del clínico.
Por qué es importante Esencial para el hito 'Diagnóstico Confirmado' y el análisis del tiempo hasta el diagnóstico definitivo. Dónde obtener Tabla DIAGNOSIS, utilizando el DIAGNOSIS_DT_TM vinculado al ENCOUNTER_ID. Capturar Registrado cuando se añade/actualiza un diagnóstico en PowerChart Tipo de evento explicit
	Evaluación de Triaje Completada	Representa la finalización de la evaluación de enfermería inicial o del formulario de triaje en el contexto de urgencias o admisión. Esto suele ser un formulario específico o un evento clínico documentado dentro del sistema.
Por qué es importante Crítico para calcular el KPI de 'Tiempo de Espera de Evaluación Inicial' e identificar cuellos de botella en la recepción. Dónde obtener Tabla `CLINICAL_EVENT`, filtrada por códigos de evento asociados con formularios de Triaje o Evaluación Inicial. Capturar Registrado cuando el documento/formulario clínico es firmado/verificado Tipo de evento explicit
	Orden de Alta Firmada	El evento en el que el médico emite la orden de dar de alta al paciente. Esto inicia el cronómetro de planificación del alta.
Por qué es importante El punto de partida para el 'Tiempo del Ciclo de Planificación del Alta'. Una brecha entre este y el alta real indica retrasos operativos. Dónde obtener Tabla ORDERS, donde el tipo de catálogo indica Alta. Capturar Registrado cuando el estado de la orden de alta es ORDENADO Tipo de evento explicit
	Orden Diagnóstica Realizada	Ocurre cuando un clínico introduce una orden para una prueba de laboratorio o un estudio de imagen. Esta marca de tiempo inicia el cálculo del tiempo de respuesta del diagnóstico.
Por qué es importante El punto de partida para el KPI 'Tiempo de Entrega de Resultados Diagnósticos'; ayuda a identificar retrasos en la solicitud frente a la ejecución. Dónde obtener Tabla ORDERS, utilizando ORIG_ORDER_DT_TM donde el tipo de catálogo es Laboratorio o Radiología. Capturar Registrado cuando el estado del pedido se establece en ORDENADO Tipo de evento explicit
	Paciente Dado de Alta	El evento administrativo final que cierra la estancia del paciente. Esta marca de tiempo se utiliza para calcular la Duración total de la Estancia.
Por qué es importante El evento final principal del proceso. Esencial para los cálculos de LOS y reingreso. Dónde obtener Tabla ENCOUNTER, específicamente el DISCH_DT_TM (Fecha/Hora de Alta). Capturar Registrado cuando el estado del encuentro cambia a DADO DE ALTA Tipo de evento explicit
	Paciente Registrado	Marca el inicio del episodio del paciente cuando llega y es registrado en el sistema. En Cerner Millennium, esto se captura cuando se crea el registro de encuentro o se establece la marca de tiempo de registro.
Por qué es importante Establece la hora de inicio para los cálculos de la duración de la estancia (LOS) y el análisis del tiempo de espera inicial. Dónde obtener Tabla ENCOUNTER, específicamente la columna REG_DT_TM (Fecha/Hora de Registro). Capturar Registrado cuando la transacción crea una nueva fila ENCOUNTER Tipo de evento explicit
	Resultado Diagnóstico Verificado	El momento en que un resultado de laboratorio o de imagen se finaliza y se pone a disposición del clínico. Esto finaliza el intervalo de tiempo de respuesta del diagnóstico.
Por qué es importante Completa el ciclo de 'Tiempo de Entrega de Resultados Diagnósticos' y desencadena decisiones de tratamiento posteriores. Dónde obtener Tabla `CLINICAL_EVENT` (para laboratorios) o cambio de estado de `ORDERS` a COMPLETED. Capturar Registrado cuando el estado del resultado cambia a AUTH (Autenticado) Tipo de evento explicit
	Traslado de Departamento Realizado	Indica que el paciente se trasladó físicamente de una ubicación (por ejemplo, urgencias) a otra (por ejemplo, UCI). Esto se rastrea mediante el historial de ubicaciones.
Por qué es importante Permite el análisis de 'Eficiencia de Traslado entre Salas' y ayuda a visualizar el flujo de pacientes a través del hospital. Dónde obtener Tabla ENCNTR_LOC_HIST (Historial de Ubicación de Encuentros), capturando cambios en LOC_NURSE_UNIT_CD. Capturar Compare el campo de estado antes/después Tipo de evento inferred
	Cita de Seguimiento Programada	Ocurre cuando se reserva una cita futura para el paciente, vinculada al mismo episodio o plan de atención.
Por qué es importante Compatible con el dashboard de 'Puntualidad de Programación de Seguimiento'. Mide la eficiencia de la continuidad de la atención. Dónde obtener Tabla SCH_APPT (Programación de Citas), vinculada al PERSON_ID. Capturar Registrado cuando se crea una cita en el módulo de programación Tipo de evento explicit
	Consulta Completada	Marca la finalización de una consulta especializada, generalmente evidenciada por una nota o documento de consulta firmado.
Por qué es importante Identifica cuándo se recibió la aportación del especialista, lo que puede ser un cuello de botella en rutas de atención complejas. Dónde obtener Tabla `CLINICAL_EVENT`, filtrando por tipos de documento clasificados como Consultas. Capturar Registrado cuando se firma la nota de consulta Tipo de evento explicit
	Medicamento Administrado	Registra la administración real de medicamentos al paciente según lo documentado en el Registro de Administración de Medicamentos (MAR).
Por qué es importante Compatible con el dashboard de 'Cumplimiento de Administración de Medicamentos' verificando si los medicamentos se administraron a tiempo. Dónde obtener Tabla `CLINICAL_EVENT`, filtrada para eventos de administración de medicación (Estado de la Tarea = Completado). Capturar Registrado al escanear el código de barras o la entrada manual en el MAR Tipo de evento explicit
	Plan de Atención Activado	Representa el inicio de un PowerPlan o vía de atención en Cerner. Esto indica que se ha seleccionado un protocolo de tratamiento estandarizado.
Por qué es importante Crucial para el 'Análisis de Desviación del Protocolo de Tratamiento' para comparar la atención real con la ruta planificada. Dónde obtener ACT_PW_CAT (Catálogo de Rutas de Acción) o DCP_FORMS_REF, vinculando la ruta con el encuentro. Capturar Registrado cuando se inicia el PowerPlan Tipo de evento explicit
	Procedimiento Programado	Indica que un caso quirúrgico o procedimiento mayor ha sido reservado para un momento específico. Esto ayuda a comprender la asignación de recursos y los tiempos de espera pre-procedimiento.
Por qué es importante Destaca la eficiencia de la programación y los posibles cuellos de botella en la utilización del quirófano o sala de procedimientos. Dónde obtener Tabla SURGICAL_CASE o tabla SCH_APPT vinculada al encuentro. Capturar Registrado cuando la transacción de programación se confirma Tipo de evento explicit
	Procedimiento Realizado	La marca de tiempo que indica cuándo se realizó una cirugía o un procedimiento mayor. Esto a menudo se captura en la documentación perioperatoria.
Por qué es importante Hito clave para el análisis de rutas clínicas y utilización de recursos. Dónde obtener Tabla SURGICAL_CASE (Tiempos de Inicio/Fin del Caso) o CLINICAL_EVENT para procedimientos a pie de cama. Capturar Registrado a través de SurgiNet o la documentación del procedimiento Tipo de evento explicit

Recomendado Opcional

Guías de Extracción

Cómo obtener sus datos de Oracle Health (Cerner)

Pasos

Iniciar Discern Visual Developer: Abra la aplicación Discern Visual Developer (DVDev) dentro de su entorno de acceso al dominio de Citrix o Cerner local.
Crear un Nuevo Script: Inicialice un nuevo archivo de script de Command Language (CCL) (ej., extract_patient_journey.prg).
Definir Prompts: En la parte superior del script, defina prompts de usuario para start_date y end_date para permitir la ejecución dinámica para rangos de tiempo específicos.
Configurar Constantes: Defina constantes para conjuntos de códigos específicos (ej., Tipos de Encuentro, Catálogos de Órdenes, Códigos de Evento) para evitar la codificación directa de identificadores numéricos de code_value, que varían según el dominio. Es posible que necesite buscar el code_value o display_key específico para los formularios de Triaje, Alta y Consulta de su organización.
Construir la Consulta: Copie la consulta SQL proporcionada a continuación en el cuerpo del script. Esta consulta utiliza UNION ALL para combinar datos de múltiples tablas (ENCOUNTER, CLINICAL_EVENT, ORDERS, SURG_CASE_TBL, etc.) en una única estructura de registro de eventos plana.
Compilar el Script: Utilice la función de compilación (Ctrl+F7 o menú Build) para verificar errores de sintaxis. Asegúrese de tener acceso SELECT a las tablas referenciadas.
Ejecutar y Exportar: Ejecute el script (Go/F9). En el destino de salida, seleccione 'Spreadsheet' o 'Flat File'. Guarde la salida resultante como un archivo CSV.
Transformación de Datos (Opcional): Si las fechas se devuelven en formatos específicos de Cerner (ej., fechas julianas o marcas de tiempo no ISO), use Excel o un script para convertirlas al formato YYYY-MM-DD HH:MM:SS antes de la carga.
Validación: Realice una verificación puntual contra un ID de Encuentro de paciente (FIN) conocido en PowerChart para verificar que las marcas de tiempo se alineen con la extracción.
Cargar en ProcessMind: Importe el archivo CSV a ProcessMind, mapeando las columnas EncounterId a ID de Caso, ClinicalEventTag a Actividad y EventEndDateTime a Marca de Tiempo.

Configuración

Rango de Fechas: Se recomienda una ventana de ejecución de 3-6 meses. Rangos de fechas extensos pueden exceder el tiempo de espera debido al tamaño de la tabla CLINICAL_EVENT.
Conjuntos de Códigos (CDF): La consulta se basa en filtros de code_value. Debe reemplazar marcadores de posición como [REPLACE_WITH_TRIAGE_EVENT_CD] con los códigos reales de su dominio (encontrados en la tabla CODE_VALUE).
Permisos: El usuario que ejecuta el script requiere derechos de acceso d (Base de Datos) a tablas como ENCOUNTER, CLINICAL_EVENT, ORDERS, SURG_CASE_TBL, ENCNTR_LOC_HIST y SCH_APPOINTMENT.
Rendimiento: La tabla CLINICAL_EVENT es muy grande. Asegúrese de que el filtro de fecha en EVENT_END_DT_TM esté indexado y se aplique estrictamente.
Lógica de Readmisión: El atributo IsReadmission se incluye como un marcador de posición. La lógica compleja de seguimiento retrospectivo se maneja mejor dentro de la aplicación ProcessMind después de la carga, en lugar de en la consulta de extracción.

a Consulta de ejemplo sql

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Patient Registered'
    , EventEndDateTime = FORMAT(E.REG_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = P.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'N/A'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1) /* Days */
    , IsReadmission = '0' /* Calculate in Tool */
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ENCOUNTER E
    , PERSON P
    , PRSNL PR
WHERE
    E.REG_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND E.PERSON_ID = P.PERSON_ID
    AND E.REG_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID
    AND E.ACTIVE_IND = 1

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Triage Assessment Completed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.EVENT_END_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.EVENT_END_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CD IN ([REPLACE_WITH_TRIAGE_EVENT_CD]) /* e.g., Triage Acuity */
    AND CE.VALID_UNTIL_DT_TM > CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3)
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.PERFORMED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Diagnostic Order Placed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(O.ORIG_ORDER_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = O.ORDER_MNEMONIC
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ORDERS O
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    O.ORIG_ORDER_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND O.CATALOG_TYPE_CD IN ([REPLACE_WITH_LAB_RAD_CODES]) /* General Lab, Radiology */
    AND O.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND O.ORDER_STATUS_CD != [REPLACE_WITH_CANCELED_CODE]
    AND O.STATUS_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Procedure Scheduled'
    , EventEndDateTime = FORMAT(SCT.UPDT_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'Surgical Case'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    SURG_CASE_TBL SCT
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    SCT.UPDT_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND SCT.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND SCT.UPDT_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Diagnosis Documented'
    , EventEndDateTime = FORMAT(D.DIAG_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = D.DIAGNOSIS_DISPLAY
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = D.DIAGNOSIS_DISPLAY
FROM
    DIAGNOSIS D
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    D.DIAG_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND D.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND D.ACTIVE_IND = 1
    AND D.DIAG_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Care Plan Activated'
    , EventEndDateTime = FORMAT(PWC.START_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = PWC.DESCRIPTION
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ACT_PW_COMP PWC
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    PWC.START_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND PWC.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND PWC.ACTIVE_IND = 1
    AND PWC.START_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Medication Administered'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.EVENT_END_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.EVENT_END_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CLASS_CD = [REPLACE_WITH_MED_ADMIN_CLASS] /* e.g., 232 (MED) */
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.VALID_UNTIL_DT_TM > CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3)
    AND CE.PERFORMED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Diagnostic Result Verified'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.VERIFIED_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.VERIFIED_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CLASS_CD IN ([REPLACE_WITH_LAB_RAD_CLASS_CODES])
    AND CE.RESULT_STATUS_CD = [REPLACE_WITH_AUTH_STATUS_CD]
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.VERIFIED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Procedure Performed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(SCT.SURG_START_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = 'N/A'
    , OrderMnemonic = 'Surgical Case'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    SURG_CASE_TBL SCT
    , ENCOUNTER E
WHERE
    SCT.SURG_START_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND SCT.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Department Transfer Occurred'
    , EventEndDateTime = FORMAT(ELH.BEG_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(ELH.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'Transfer'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ENCNTR_LOC_HIST ELH
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    ELH.BEG_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND ELH.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND ELH.UPDT_ID = PR.PERSON_ID
    AND ELH.ACTIVE_IND = 1

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Consultation Completed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(CE.EVENT_END_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = CE.EVENT_TAG
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    CLINICAL_EVENT CE
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    CE.EVENT_END_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND CE.EVENT_CD IN ([REPLACE_WITH_CONSULT_NOTE_CODES])
    AND CE.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND CE.PERFORMED_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Discharge Order Signed'
    , EventEndDateTime = FORMAT(O.ORIG_ORDER_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = O.ORDER_MNEMONIC
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ORDERS O
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    O.ORIG_ORDER_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND O.ORDER_MNEMONIC = '*Discharge*'
    AND O.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND O.STATUS_PRSNL_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Patient Discharged'
    , EventEndDateTime = FORMAT(E.DISCH_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = E.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'N/A'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    ENCOUNTER E
    , PERSON P
    , PRSNL PR
WHERE
    E.DISCH_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND E.PERSON_ID = P.PERSON_ID
    AND E.ACTIVE_IND = 1
    AND E.UPDT_ID = PR.PERSON_ID

UNION ALL

SELECT
    EncounterId = E.ENCNTR_ID
    , ClinicalEventTag = 'Follow-up Appointment Scheduled'
    , EventEndDateTime = FORMAT(SA.UPDT_DT_TM, 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , SourceSystem = 'Cerner'
    , LastDataUpdate = FORMAT(CNVTDATETIME(CURDATE, CURTIME3), 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS')
    , PersonId = SA.PERSON_ID
    , EncounterType = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.ENCNTR_TYPE_CD)
    , NurseUnit = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.LOC_NURSE_UNIT_CD)
    , PerformingPrsnlId = PR.NAME_FULL_FORMATTED
    , OrderMnemonic = 'Follow-up'
    , DischargeDisposition = UAR_GET_CODE_DISPLAY(E.DISCH_DISPOSITION_CD)
    , LengthOfStay = DATETIFF(E.DISCH_DT_TM, E.REG_DT_TM, 1)
    , IsReadmission = '0'
    , DiagnosisCode = 'N/A'
FROM
    SCH_APPOINTMENT SA
    , ENCOUNTER E
    , PRSNL PR
WHERE
    SA.UPDT_DT_TM BETWEEN CNVTDATETIME($start_date) AND CNVTDATETIME($end_date)
    AND SA.ENCNTR_ID = E.ENCNTR_ID
    AND SA.BEG_DT_TM > E.DISCH_DT_TM
    AND SA.SCH_STATE_CD != [REPLACE_WITH_CANCELED_STATE_CD]
    AND SA.UPDT_ID = PR.PERSON_ID

Pasos

Configuración de Prerrequisitos: Asegúrese de tener Python instalado con las librerías necesarias (pandas, requests) y credenciales OAuth2 válidas (client_id, client_secret) para el endpoint FHIR R4 de Oracle Health (Cerner). Debe tener los ámbitos habilitados para Patient, Encounter, Observation, Condition, Procedure, MedicationAdministration, ServiceRequest y DiagnosticReport.
Manejo de Autenticación: Implemente un manejador de autenticación para recuperar un token Bearer del servidor de autorización. Las implementaciones de Cerner suelen utilizar SMART on FHIR o flujos estándar de credenciales de cliente OAuth2. El script proporcionado maneja la recuperación del token.
Definir Alcance y Marco Temporal: Determine la ventana de extracción (ej., parámetros last_updated_gt o date). La mejor práctica es iterar por un rango de fechas en el recurso Encounter para definir el alcance de los Episodios del Paciente.
Obtener Encuentros (Episodios del Paciente): Consulte el recurso Encounter. Este objeto sirve como el centro principal (Identificador de Caso). Desde el propio recurso Encounter, extraiga period.start para Paciente Registrado, period.end para Paciente Dado de Alta, e itere a través del historial de location para Traslado de Departamento Realizado.
Extraer Órdenes Clínicas: Consulte los recursos ServiceRequest filtrados por el ID del Encuentro. Filtre por intent=order para capturar Orden Diagnóstica Realizada y Procedimiento Programado (si están categorizados como órdenes quirúrgicas). Mapee authoredOn a la marca de tiempo del evento.
Extraer Diagnósticos y Problemas: Consulte los recursos Condition vinculados al Encuentro. Use recordedDate o onsetDateTime para crear eventos de Diagnóstico Documentado. Filtre por categoría encounter-diagnosis cuando sea posible.
Extraer Procedimientos: Consulte los recursos Procedure. Use performedDateTime para generar eventos de Procedimiento Realizado. Esto distingue las cirugías completadas de las programadas.
Extraer Medicamentos: Consulte los recursos MedicationAdministration. Esto es distinto de MedicationRequest, ya que registra la ingesta real. Use effectiveDateTime para el evento de Medicamento Administrado.
Extraer Laboratorios y Resultados: Consulte los recursos Observation o DiagnosticReport. Use issued o effectiveDateTime para los eventos de Resultado Diagnóstico Verificado. Busque status=final. Además, use códigos de observación específicos (ej., LOINC para la agudeza del triaje) para identificar Evaluación de Triaje Completada.
Extraer Documentación y Planes de Atención: Consulte DocumentReference para Consulta Completada (utilizando códigos de tipo de documento) y CarePlan para eventos de Plan de Atención Activado.
Identificar Actividades de Alta: Derivar Orden de Alta Firmada a menudo requiere verificar ServiceRequest para códigos de orden de alta específicos o analizar Encounter.statusHistory para un estado que precede al alta final.
Transformación y Exportación de Datos: Aplane las respuestas JSON a un formato tabular. Cree las columnas requeridas (EncounterId, ClinicalEventTag, EventEndDateTime, etc.). Convierta las marcas de tiempo al formato ISO 8601 y exporte el conjunto de datos final a un archivo CSV listo para cargar en ProcessMind.

Configuración

URL Base de FHIR: El endpoint específico para su instancia de Oracle Health/Cerner (ej., https://fhir-myrecord.cerner.com/r4/...).
Alcances de Autenticación: Asegúrese de que la aplicación tenga system/Encounter.read, system/Observation.read, system/Patient.read, system/Procedure.read, system/Condition.read, etc.
Filtrado por Fecha: Use date=ge[YYYY-MM-DD] en el recurso Encounter para obtener episodios que comiencen desde una fecha específica. Evite consultar todo el historial.
Paginación: La API devuelve datos en Bundles. El script debe manejar los enlaces de paginación (relation: next) para recuperar conjuntos de datos completos.
Concurrencia: Para extracciones de gran volumen, considere paralelizar las solicitudes por rangos de ID de Encounter, pero respete los límites de tasa de la API (Throttling).
Filtrado por Código: Configure códigos LOINC o SNOMED específicos en la sección de mapeo del script para identificar con precisión el Triaje frente a las Observaciones Generales.

a Consulta de ejemplo python

import requests
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime, timedelta

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
FHIR_BASE_URL = class="hl-string">"https://fhir-ehr.cerner.com/r4/ec2458f2-1e24-41c8-b71b-0e701af7583d"  class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder
CLIENT_ID = class="hl-string">"[YOUR_CLIENT_ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[YOUR_CLIENT_SECRET]"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://authorization.cerner.com/tenants/ec2458f2-1e24-41c8-b71b-0e701af7583d/protocols/oauth2/profiles/smart-v1/token"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Standard headers
HEADERS = {
    class="hl-string">"Accept": class="hl-string">"application/fhir+json",
    class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_access_token():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic OAuth2 Client Credentials implementation
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust for specific SMART on FHIR flows if needed
    payload = {
        class="hl-string">"grant_type": class="hl-string">"client_credentials",
        class="hl-string">"client_id": CLIENT_ID,
        class="hl-string">"client_secret": CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">"scope": class="hl-string">"system/Encounter.read system/Patient.read system/Observation.read system/Procedure.read system/Condition.read system/MedicationAdministration.read system/ServiceRequest.read"
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, data=payload, auth=(CLIENT_ID, CLIENT_SECRET))
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">"access_token"]
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Auth failed: {e}")
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === API HELPER ===
def fetch_resource(url, token):
    resources = []
    headers = HEADERS.copy()
    headers[class="hl-string">"Authorization"] = fclass="hl-string">"Bearer {token}"
    
    while url:
        try:
            resp = requests.get(url, headers=headers)
            if resp.status_code == 429:
                time.sleep(2)
                continue
            resp.raise_for_status()
            data = resp.json()
            
            if class="hl-string">'entry' in data:
                resources.extend([item[class="hl-string">'resource'] for item in data[class="hl-string">'entry']])
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle Pagination
            url = None
            for link in data.get(class="hl-string">'link', []):
                if link[class="hl-string">'relation'] == class="hl-string">'next':
                    url = link[class="hl-string">'url']
                    break
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching {url}: {e}")
            break
    return resources

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def extract_patient_journey(start_date, end_date):
    token = get_access_token()
    if not token:
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Encounters (Episodes)
    print(class="hl-string">"Fetching Encounters...")
    enc_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Encounter?date=ge{start_date}&date=le{end_date}"
    encounters = fetch_resource(enc_url, token)
    
    event_log = []

    print(fclass="hl-string">"Processing {len(encounters)} encounters...")
    
    for enc in encounters:
        enc_id = enc.get(class="hl-string">'id')
        patient_id = enc.get(class="hl-string">'subject', {}).get(class="hl-string">'reference', class="hl-string">'').replace(class="hl-string">'Patient/', class="hl-string">'')
        enc_type = enc.get(class="hl-string">'class', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'Unknown')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to append event
        def add_event(tag, timestamp, order_item=None, location=None):
            if timestamp:
                event_log.append({
                    class="hl-string">"EncounterId": enc_id,
                    class="hl-string">"PersonId": patient_id,
                    class="hl-string">"ClinicalEventTag": tag,
                    class="hl-string">"EventEndDateTime": timestamp,
                    class="hl-string">"SourceSystem": class="hl-string">"OracleHealth_Cerner",
                    class="hl-string">"EncounterType": enc_type,
                    class="hl-string">"NurseUnit": location,
                    class="hl-string">"OrderMnemonic": order_item,
                    class="hl-string">"LastDataUpdate": datetime.now().isoformat()
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 1: Patient Registered ---
        start_time = enc.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'start')
        add_event(class="hl-string">"Patient Registered", start_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 13: Patient Discharged ---
        end_time = enc.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'end')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity 12: Discharge Order Signed (Inferred from status or specific request)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># For simplicity, if end_time exists, we assume discharge order preceded it slightly or check ServiceRequest
        add_event(class="hl-string">"Patient Discharged", end_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 10: Department Transfer Occurred ---
        locations = enc.get(class="hl-string">'location', [])
        for i, loc in enumerate(locations):
            loc_name = loc.get(class="hl-string">'location', {}).get(class="hl-string">'display', class="hl-string">'Unknown Unit')
            loc_start = loc.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'start')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip the first location as it's usually registration
            if i > 0 and loc_start:
                add_event(class="hl-string">"Department Transfer Occurred", loc_start, location=loc_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># === FETCH SUB-RESOURCES ===
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: In production, consider batch requests or bulk export if available to avoid N+1 queries
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 5: Diagnosis Documented ---
        cond_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Condition?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        conditions = fetch_resource(cond_url, token)
        for cond in conditions:
            dx_name = cond.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Diagnosis')
            dx_time = cond.get(class="hl-string">'recordedDate') or cond.get(class="hl-string">'onsetDateTime')
            add_event(class="hl-string">"Diagnosis Documented", dx_time, order_item=dx_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 9: Procedure Performed ---
        proc_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Procedure?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        procedures = fetch_resource(proc_url, token)
        for proc in procedures:
            if proc.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'completed':
                proc_name = proc.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Procedure')
                proc_time = proc.get(class="hl-string">'performedDateTime')
                add_event(class="hl-string">"Procedure Performed", proc_time, order_item=proc_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 7: Medication Administered ---
        med_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/MedicationAdministration?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        meds = fetch_resource(med_url, token)
        for med in meds:
            if med.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'completed':
                med_name = med.get(class="hl-string">'medicationCodeableConcept', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Med')
                med_time = med.get(class="hl-string">'effectiveDateTime')
                add_event(class="hl-string">"Medication Administered", med_time, order_item=med_name)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 2, 8: Observations (Triage & Labs) ---
        obs_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Observation?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        observations = fetch_resource(obs_url, token)
        for obs in observations:
            obs_code = obs.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'')
            obs_time = obs.get(class="hl-string">'effectiveDateTime') or obs.get(class="hl-string">'issued')
            categories = [c.get(class="hl-string">'code') for cat in obs.get(class="hl-string">'category', []) for c in cat.get(class="hl-string">'coding', [])]
            
            if class="hl-string">'triage' in str(categories).lower() or class="hl-string">'acuity' in obs_code.lower():
                add_event(class="hl-string">"Triage Assessment Completed", obs_time, order_item=obs_code)
            elif class="hl-string">'laboratory' in str(categories).lower() and obs.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'final':
                add_event(class="hl-string">"Diagnostic Result Verified", obs_time, order_item=obs_code)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 3, 4, 12: Service Requests (Orders) ---
        req_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/ServiceRequest?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        requests_list = fetch_resource(req_url, token)
        for req in requests_list:
            req_name = req.get(class="hl-string">'code', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'Unknown Order')
            req_time = req.get(class="hl-string">'authoredOn')
            intent = req.get(class="hl-string">'intent')
            
            if intent == class="hl-string">'order':
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple logic to distinguish Labs vs other orders based on code or category
                add_event(class="hl-string">"Diagnostic Order Placed", req_time, order_item=req_name)
            elif intent == class="hl-string">'plan':
                 add_event(class="hl-string">"Procedure Scheduled", req_time, order_item=req_name)
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Discharge Order Logic (Placeholder: Check for specific discharge code)
            if class="hl-string">"discharge" in req_name.lower():
                add_event(class="hl-string">"Discharge Order Signed", req_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 6: Care Plan Activated ---
        cp_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/CarePlan?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        careplans = fetch_resource(cp_url, token)
        for cp in careplans:
            cp_start = cp.get(class="hl-string">'period', {}).get(class="hl-string">'start')
            add_event(class="hl-string">"Care Plan Activated", cp_start)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 11: Consultation Completed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Often DocumentReference
        doc_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/DocumentReference?patient={patient_id}&encounter={enc_id}"
        docs = fetch_resource(doc_url, token)
        for doc in docs:
            type_text = doc.get(class="hl-string">'type', {}).get(class="hl-string">'text', class="hl-string">'').lower()
            if class="hl-string">'consult' in type_text or class="hl-string">'note' in type_text:
                doc_date = doc.get(class="hl-string">'date') class=class="hl-string">"hl-comment"># When document was created/signed
                add_event(class="hl-string">"Consultation Completed", doc_date, order_item=type_text)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity 14: Follow-up Appointment Scheduled ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check for appointments created strictly after encounter start, linked to patient
        apt_url = fclass="hl-string">"{FHIR_BASE_URL}/Appointment?patient={patient_id}&date=ge{start_time}"
        appointments = fetch_resource(apt_url, token)
        for apt in appointments:
            created_date = apt.get(class="hl-string">'created') class=class="hl-string">"hl-comment"># When the booking happened
            if created_date and start_time and created_date >= start_time:
                 add_event(class="hl-string">"Follow-up Appointment Scheduled", created_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># === EXPORT ===
    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic cleaning
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    df.fillna(class="hl-string">'', inplace=True)
    
    output_file = class="hl-string">"cerner_extraction.csv"
    df.to_csv(output_file, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Saved to {output_file}")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Run extraction for a specific window
extract_patient_journey(class="hl-string">"2023-01-01", class="hl-string">"2023-01-07")

Su Plantilla de Datos de la Trayectoria del Paciente

Su Plantilla de Datos de la Trayectoria del Paciente

Atributos de la Trayectoria del Paciente

Actividades de la Trayectoria del Paciente

Guías de Extracción

Extracción con Cerner Command Language a través de Discern

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo sql

Extracción Python a través de la API FHIR R4 de Oracle Health

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

¿Listo para comenzar?

Optimice las Trayectorias del Paciente Ahora, Mejore los Resultados Rápidamente

Su Plantilla de Datos de la Trayectoria del Paciente

Su Plantilla de Datos de la Trayectoria del Paciente

Atributos de la Trayectoria del Paciente

Actividades de la Trayectoria del Paciente

Guías de Extracción

Extracción con Cerner Command Language a través de Discern

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo sql

Extracción Python a través de la API FHIR R4 de Oracle Health

Pasos

Configuración

a Consulta de ejemplo python

Valoramos su privacidad

¿Listo para comenzar?

Optimice las Trayectorias del Paciente Ahora, Mejore los Resultados Rápidamente