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Il Suo Template dei dati sul percorso del paziente

Oracle Health (Cerner)

Attributi del percorso del paziente (19) Attività del percorso del paziente (14) Guide all’estrazione (2)

Il Suo Template dei dati sul percorso del paziente

Questo Template completo descrive i dati essenziali necessari per analizzare e ottimizzare efficacemente i percorsi dei pazienti. Offre una panoramica strutturata degli Attributi fondamentali da raccogliere, delle attività principali da monitorare e di indicazioni pratiche per l’estrazione dei dati. Utilizzi questa risorsa per preparare il Suo Event Log e vivere un’esperienza di Process Mining fluida.

Attributi consigliati da raccogliere
Attività principali da monitorare
Indicazioni per l’estrazione

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

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Attributi del percorso del paziente

Questi sono i campi dati consigliati da includere nel Suo Event Log per un’analisi completa del percorso del paziente all’interno del Suo sistema.

5 Obbligatorio 8 Consigliato 6 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Attività ClinicalEventTag	Il nome o la descrizione dell’evento clinico o amministrativo eseguito.
Descrizione Questo attributo registra l’azione specifica intrapresa durante l’assistenza al paziente, come “Farmaco somministrato”, “Parametri vitali rilevati” o “Paziente dimesso”. Fornisce l’etichetta leggibile del passaggio di processo. In Cerner, spesso deriva dalla tabella `CLINICAL_EVENT`, in particolare dalla mappatura di `EVENT_CD` (codice evento) al relativo valore visualizzato o dall’utilizzo di `EVENT_TAG`. Convenzioni di denominazione coerenti sono fondamentali per ottenere mappe di processo leggibili. Perché è importante Definisce i passaggi della mappa di processo e consente di visualizzare il Workflow. Dove reperirlo Tabella: CLINICAL_EVENT, Colonna: EVENT_TAG o CODE_VALUE collegato per EVENT_CD Esempi Valutazione del triageEmocromo con formula leucocitariaOrdine di dimissioneTrasferimento del paziente
	Episodio del paziente EncounterId	Identificativo univoco della specifica visita del paziente o dell’episodio assistenziale.
Descrizione Questo attributo funge da identificativo centrale del caso per il percorso del paziente. Raggruppa tutti gli eventi clinici, gli ordini e le azioni amministrative che si verificano durante un singolo periodo di assistenza, ad esempio una degenza o una visita in pronto soccorso. Nel Process Mining, questo ID è essenziale per correlare attività disgiunte in una visione unificata del processo. Tecnicamente, corrisponde a `ENCNTR_ID` nella tabella `ENCOUNTER` del database Cerner Millennium. È la chiave primaria utilizzata per collegare dati demografici del paziente, ordini ed eventi clinici. Perché è importante È la chiave fondamentale necessaria per ricostruire il percorso end-to-end del paziente dal ricovero alla dimissione. Dove reperirlo Tabella: ENCOUNTER, colonna: ENCNTR_ID Esempi 123456789876543211223344
	Timestamp dell'evento EventEndDateTime	La data e l'ora precise in cui l'attività si è verificata o è stata completata.
Descrizione Questo Attributo registra il momento preciso in cui si è verificato un evento. Viene utilizzato per ordinare le attività in sequenza e calcolare i tempi di ciclo tra le fasi del processo. Nella tabella `CLINICAL_EVENT`, corrisponde generalmente a `EVENT_END_DT_TM`. La precisione di questo dato è fondamentale per calcolare i tempi di attesa, ad esempio la durata tra «Paziente registrato» e «Valutazione del triage». Perché è importante È essenziale per determinare la sequenza degli eventi e calcolare KPI di performance come i tempi di attraversamento. Dove reperirlo Tabella: CLINICAL_EVENT, Colonna: EVENT_END_DT_TM Esempi 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:45Z2023-10-16T14:20:00Z
	Sistema di origine SourceSystem	Il nome del sistema da cui provengono i dati.
Descrizione Identifica l'applicazione di origine del record di dati. In questo contesto, sarà prevalentemente «Oracle Health» o «Cerner Millennium». È utile negli ambienti multi-sistema, nei quali i dati possono essere combinati con quelli di altri EMR o di sistemi dipartimentali. Consente agli analisti di filtrare o segmentare l'analisi del processo in base alla provenienza dei dati, qualora vengano acquisiti dati da più origini. Perché è importante Garantisce la tracciabilità e la provenienza dei dati, soprattutto nelle configurazioni di Process Mining che coinvolgono più sistemi. Dove reperirlo Stringa codificata o metadati di sistema Esempi Oracle HealthCerner Millennium
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	Il timestamp in cui il record è stato estratto o modificato l'ultima volta nel data warehouse.
Descrizione Indica l'aggiornamento dei dati utilizzati nell'analisi. Questo timestamp aiuta a capire se si stanno esaminando dati in tempo reale o una fotografia relativa a un caricamento precedente. Viene generalmente generato durante il processo ETL (Extract, Transform, Load), anziché rappresentare un Attributo clinico. Perché è importante È fondamentale per la governance dei dati e per garantire che l'analisi venga eseguita su informazioni aggiornate. Dove reperirlo Timestamp del sistema ETL Esempi 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-02T12:00:00Z
	Diagnosi primaria DiagnosisCode	Il codice ICD-10 o SNOMED che rappresenta il motivo principale dell'assistenza.
Descrizione Il codice clinico standardizzato, ad esempio «J18.9» per la polmonite, assegnato all'episodio. Consente di raggruppare i pazienti per patologia e analizzare le «Deviazioni dal protocollo terapeutico» per malattie specifiche. Si trova nella tabella `DIAGNOSIS`, collegata all'episodio. Perché è importante Consente di confrontare in modo omogeneo i percorsi dei pazienti affetti da patologie specifiche. Dove reperirlo Tabella: DIAGNOSIS, Colonna: DIAGNOSIS_CODE (tramite nomenclatura) Esempi I10E11.9J18.9
	È una riammissione IsReadmission	Indicatore che segnala se l'episodio si è verificato entro 30 giorni da una dimissione precedente.
Descrizione Indicatore booleano utilizzato per identificare i casi che rappresentano una riammissione. Viene calcolato confrontando la data di ammissione dell'episodio corrente con la data di dimissione dell'episodio precedente della stessa `PersonId`. È essenziale per il Dashboard «Andamento delle riammissioni dei pazienti». Perché è importante Supporta direttamente il KPI «Tasso di riammissione dei pazienti», una metrica fondamentale della qualità dell'assistenza. Dove reperirlo Derivato tramite logica SQL che confronta i record ENCOUNTER Esempi truefalse
	ID paziente PersonId	Identificativo univoco del paziente tra più episodi di cura.
Descrizione A differenza del Case ID, il Patient ID (o Person ID) rimane invariato per un paziente durante tutte le visite in ospedale. Questo Attributo è fondamentale per analizzare i tassi di riammissione e comprendere la storia clinica del paziente nel lungo periodo. In Cerner corrisponde a `PERSON_ID` della tabella `PERSON`. Collega tra loro più record `ENCNTR_ID`. Perché è importante Consente di calcolare il KPI «Tasso di riammissione dei pazienti», collegando episodi distinti alla stessa persona. Dove reperirlo Tabella: PERSON, Colonna: PERSON_ID Esempi P10001P55992P99221
	Reparto NurseUnit	Il reparto, l'unità o la divisione specifica in cui si è verificato l'evento.
Descrizione Identifica il luogo fisico o l'unità organizzativa responsabile del paziente al momento dell'evento, ad esempio «Terapia intensiva», «Chirurgia generale» o «Pronto soccorso». È utile nel Dashboard «Efficienza dei trasferimenti tra reparti», poiché consente di monitorare gli spostamenti tra le unità. In Cerner corrisponde spesso a `LOC_NURSE_UNIT_CD` nella tabella degli episodi o di monitoraggio. Perché è importante È essenziale per analizzare i colli di bottiglia nei singoli reparti e visualizzare la distribuzione geografica del flusso dei pazienti. Dove reperirlo Tabella: ENCOUNTER o CLINICAL_EVENT, Colonna: LOC_NURSE_UNIT_CD Esempi Pronto soccorsoReparto di cardiologiaICURadiologia
	Stato della dimissione DischargeDisposition	La destinazione o lo stato del paziente al momento della dimissione.
Descrizione Indica dove si è recato il paziente dopo la conclusione dell'episodio, ad esempio «Domicilio», «Struttura infermieristica specializzata» o «Deceduto». È fondamentale per l'analisi della «Pianificazione della dimissione» e per individuare gli esiti non soddisfacenti. Si trova nella tabella `ENCOUNTER` come `DISCH_DISPOSITION_CD`. Perché è importante È una metrica chiave dell'esito e definisce lo «stato finale» del percorso del paziente. Dove reperirlo Tabella: ENCOUNTER, Colonna: DISCH_DISPOSITION_CD (risolvere tramite CODE_VALUE) Esempi Dimesso al domicilioTrasferito in riabilitazioneDimesso contro il parere medicoDeceduto
	Tipo di caso EncounterType	Classificazione della visita del paziente, ad esempio ricovero, prestazione ambulatoriale o emergenza.
Descrizione Classifica la natura dell'episodio del paziente. È una dimensione primaria per segmentare i dati, poiché il flusso di processo di una visita in «Emergenza» differisce significativamente da quello di un «Ricovero programmato». Deriva da `ENCNTR_TYPE_CD` nella tabella `ENCOUNTER`, che fa riferimento a un valore di un insieme di codici, ad esempio «Ricovero» o «Emergenza». Perché è importante Consente di confrontare percorsi e capacità di elaborazione nei diversi contesti assistenziali. Dove reperirlo Tabella: ENCOUNTER, Colonna: ENCNTR_TYPE_CD (risolvere tramite CODE_VALUE) Esempi Paziente ricoveratoEmergenzaPaziente ambulatorialeChirurgia in giornata
	Utente PerformingPrsnlId	L'identificativo o il nome del professionista sanitario che ha eseguito l'attività.
Descrizione Registra chi ha eseguito la fase del processo, ad esempio l'infermiere che ha somministrato il farmaco o il medico che ha firmato la dimissione. Consente di analizzare l'utilizzo delle risorse. In Cerner corrisponde spesso a `PERFORMED_PRSNL_ID` o `UPDT_ID`, a seconda della tabella, ad esempio Orders o Clinical Events. La mappatura a un Attributo «Utente» generico facilita l'analisi della segregazione dei compiti. Perché è importante Supporta l'analisi delle risorse e consente di individuare potenziali esigenze formative o squilibri nei carichi di lavoro. Dove reperirlo Tabella: CLINICAL_EVENT, Colonna: PERFORMED_PRSNL_ID Esempi Dott. SmithInfermiere JonesAmministratore di sistema
	Voce dell'ordine OrderMnemonic	Il nome dello specifico ordine inserito, ad esempio un esame di laboratorio o un farmaco.
Descrizione Descrive il contenuto di un evento relativo a un ordine, ad esempio «Emocromo completo» o «Aspirina 81 mg». Questo Attributo fornisce il contesto necessario per le attività «Ordine diagnostico inserito» e «Farmaco somministrato». Si trova generalmente nella tabella `ORDERS`, nel campo `ORDER_MNEMONIC`. Rappresenta il «Prodotto» che attraversa il processo. Perché è importante È necessario per un'analisi dettagliata dei percorsi diagnostici e terapeutici. Dove reperirlo Tabella: ORDERS, Colonna: ORDER_MNEMONIC Esempi Radiografia del toracePannello metabolico di baseParacetamoloRisonanza magnetica cerebrale
	Canale di ammissione AdmissionSource	L'origine dell'ammissione del paziente.
Descrizione Descrive come il paziente è entrato nel sistema ospedaliero, ad esempio tramite «Invio del medico», «Pronto soccorso» o «Trasferimento da un altro ospedale». Aiuta ad analizzare il «punto di accesso» al processo ospedaliero. Corrisponde a `ADMIT_SRC_CD` nella tabella `ENCOUNTER`. Perché è importante Fornisce il contesto per il «Tempo di attesa della valutazione iniziale» in base al punto di accesso. Dove reperirlo Tabella: ENCOUNTER, Colonna: ADMIT_SRC_CD Esempi Pronto soccorsoInvio da parte del medicoTrasferimento da un ospedale
	Numero dell'ordine OrderId	Identificativo univoco di uno specifico ordine, ad esempio di laboratorio, farmaco o consulenza.
Descrizione L'ID generato dal sistema per un ordine. Pur non essendo il Case ID, costituisce una chiave secondaria fondamentale. Collega l'evento «Ordine diagnostico inserito» all'evento «Risultato diagnostico verificato». Senza questo identificativo, è difficile calcolare il tempo di esecuzione esatto per singoli esami quando un paziente ha più ordini contemporanei. Perché è importante È essenziale per collegare correttamente le attività associate, dall'ordine al risultato. Dove reperirlo Tabella: ORDERS, Colonna: ORDER_ID Esempi 88291028829103
	Priorità del triage TriageAcuity	Il livello di urgenza assegnato durante la valutazione del triage.
Descrizione Un valore numerico o categoriale che indica la gravità delle condizioni del paziente, ad esempio da 1, immediata, a 5, non urgente. È un Attributo di segmentazione fondamentale per analizzare i tempi di attesa, poiché i pazienti con priorità più elevata dovrebbero attendere meno. Viene generalmente registrato nei moduli clinici o tramite specifici codici di osservazione durante l'evento di Triage. Perché è importante È fondamentale per verificare che il processo assegni correttamente la priorità ai pazienti in base all'urgenza clinica. Dove reperirlo Consultare la documentazione di Oracle Health (Cerner) Esempi 12345
	Stato del farmaco MedAdminStatus	Stato dell'ordine del farmaco, ad esempio somministrato, rifiutato o non somministrato.
Descrizione Indica l'esito di un'attività di somministrazione del farmaco. Nel Dashboard «Conformità della somministrazione dei farmaci», è fondamentale distinguere tra i farmaci effettivamente somministrati e quelli programmati ma non somministrati o rifiutati. Probabilmente si trova nella tabella `CLINICAL_EVENT` o nelle tabelle specifiche del Medication Administration Record (MAR). Perché è importante Consente di individuare lacune di conformità nei protocolli terapeutici. Dove reperirlo Consultare la documentazione di Oracle Health (Cerner) Esempi SomministratoRifiutatoTrattenuto
	Stato del risultato ResultStatus	Lo stato di un risultato diagnostico, ad esempio autorizzato (verificato), corretto o preliminare.
Descrizione Indica la fase del ciclo di vita del risultato di un esame diagnostico. Viene utilizzato nell'analisi del «Tempo di consegna del risultato diagnostico» per determinare quando un risultato è ufficialmente disponibile per le decisioni cliniche. Si trova generalmente in `CLINICAL_EVENT`, con specifici codici di stato. Perché è importante Distingue tra risultati preliminari e definitivi, influenzando il momento in cui possono iniziare le attività successive. Dove reperirlo Tabella: CLINICAL_EVENT, Colonna: RESULT_STATUS_CD Esempi Autorizzazione (verificata)In erroreModificato
	Tipo di pagatore FinancialClass	La copertura assicurativa principale o la classificazione finanziaria del paziente.
Descrizione Classifica il paziente in base alla fonte di pagamento, ad esempio Medicare, assicurazione privata o pagamento diretto. Questo Attributo consente di analizzare se i flussi di processo o la durata della degenza variano in funzione del tipo di assicurazione. Deriva da `FINANCIAL_CLASS_CD` nella tabella `ENCOUNTER`. Perché è importante Aiuta a individuare disparità nell'erogazione dell'assistenza o nell'elaborazione amministrativa in base al tipo di pagatore. Dove reperirlo Tabella: ENCOUNTER, Colonna: FINANCIAL_CLASS_CD (risolvere tramite CODE_VALUE) Esempi MedicareBlue CrossPagamento direttoMedicaid

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività del percorso del paziente

Questi sono i passaggi chiave e le tappe fondamentali del processo da acquisire nel Suo Event Log per individuare con precisione il processo e identificare i colli di bottiglia.

8 Consigliato 6 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Diagnosi documentata	Si verifica quando una diagnosi formale viene aggiunta al record dell’incontro del paziente. È distinta dal risultato di un esame e rappresenta la conferma della condizione da parte del clinico.
Perché è importante È essenziale per la milestone “Diagnosi confermata” e per analizzare il tempo necessario a formulare una diagnosi definitiva. Dove reperirlo Tabella DIAGNOSIS, utilizzando DIAGNOSIS_DT_TM collegato a ENCOUNTER_ID. Acquisizione Registrato quando la diagnosi viene aggiunta o aggiornata in PowerChart Tipo di evento explicit
	Ordine di dimissione firmato	È l’evento in cui il medico inserisce l’ordine di dimissione del paziente. Avvia il conteggio del tempo di pianificazione della dimissione.
Perché è importante È il punto di partenza per il “Tempo di ciclo della pianificazione della dimissione”. Un intervallo tra questo evento e la dimissione effettiva indica ritardi operativi. Dove reperirlo Tabella ORDERS, in cui il tipo di catalogo indica Discharge. Acquisizione Registrato quando lo stato dell’ordine di dimissione viene impostato su ORDERED Tipo di evento explicit
	Ordine diagnostico inserito	Si verifica quando un clinico inserisce la richiesta di un esame di laboratorio o di diagnostica per immagini. Questo timestamp avvia il calcolo del tempo di esecuzione diagnostica.
Perché è importante È il punto di partenza per il KPI “Tempo di consegna del risultato diagnostico” e aiuta a identificare i ritardi tra richiesta ed esecuzione. Dove reperirlo Tabella ORDERS, utilizzando ORIG_ORDER_DT_TM quando il tipo di catalogo è Laboratory o Radiology. Acquisizione Registrato quando lo stato dell’ordine viene impostato su ORDERED Tipo di evento explicit
	Paziente dimesso	È l’evento amministrativo finale che chiude la degenza del paziente. Questo timestamp viene utilizzato per calcolare la durata complessiva della degenza.
Perché è importante È l’evento finale principale del processo, essenziale per i calcoli della LOS e delle riammissioni. Dove reperirlo Tabella ENCOUNTER, in particolare DISCH_DT_TM (data/ora della dimissione). Acquisizione Registrato quando lo stato dell’incontro passa a DISCHARGED Tipo di evento explicit
	Paziente registrato	Segna l’inizio dell’episodio assistenziale, quando il paziente arriva e viene inserito nel sistema. In Cerner Millennium, questo evento viene registrato quando viene creato il record dell’incontro o impostato il timestamp di registrazione.
Perché è importante Stabilisce l’orario di inizio per il calcolo della durata della degenza (LOS) e per l’analisi iniziale dei tempi di attesa. Dove reperirlo Tabella ENCOUNTER, in particolare la colonna REG_DT_TM (data/ora di registrazione). Acquisizione Registrato quando una transazione crea una nuova riga nella tabella ENCOUNTER Tipo di evento explicit
	Risultato diagnostico verificato	È il momento in cui un risultato di laboratorio o di diagnostica per immagini viene finalizzato e reso disponibile al clinico. Questo evento conclude l’intervallo del tempo di esecuzione diagnostica.
Perché è importante Completa il ciclo del “Tempo di consegna del risultato diagnostico” e attiva le successive decisioni terapeutiche. Dove reperirlo Tabella CLINICAL_EVENT (per i laboratori) oppure modifica dello stato dell’ordine in ORDERS a COMPLETED. Acquisizione Registrato quando lo stato del risultato passa ad AUTH (Authenticated) Tipo di evento explicit
	Trasferimento di reparto effettuato	Indica che il paziente si è spostato fisicamente da una sede a un’altra, ad esempio dal pronto soccorso alla terapia intensiva. L’evento viene tracciato tramite la cronologia delle sedi.
Perché è importante Consente di analizzare l’efficienza dei trasferimenti tra reparti e di visualizzare il flusso dei pazienti all’interno dell’ospedale. Dove reperirlo Tabella ENCNTR_LOC_HIST (cronologia delle sedi dell’incontro), che registra le modifiche in LOC_NURSE_UNIT_CD. Acquisizione Confrontare il campo dello stato prima e dopo Tipo di evento inferred
	Valutazione del triage completata	Rappresenta il completamento della valutazione infermieristica iniziale o del modulo di triage nel contesto dell’emergenza o del ricovero. In genere corrisponde a uno specifico modulo o evento clinico documentato nel sistema.
Perché è importante È fondamentale per calcolare il KPI “Tempo di attesa per la valutazione iniziale” e identificare i colli di bottiglia all’ingresso della struttura. Dove reperirlo Tabella CLINICAL_EVENT, filtrata in base ai codici evento associati ai moduli di triage o di valutazione iniziale. Acquisizione Registrato quando il documento o modulo clinico viene firmato o verificato Tipo di evento explicit
	Appuntamento di follow-up programmato	Si verifica quando viene prenotato un appuntamento futuro per il paziente, collegato allo stesso episodio o piano assistenziale.
Perché è importante Supporta la Dashboard “Tempestività della programmazione del follow-up” e misura l’efficienza della continuità assistenziale. Dove reperirlo Tabella SCH_APPT (programmazione degli appuntamenti), collegata a PERSON_ID. Acquisizione Registrato quando l’appuntamento viene creato nel modulo di programmazione Tipo di evento explicit
	Consulto completato	Segna il completamento di un consulto specialistico, generalmente comprovato da una nota o da un documento di consulto firmato.
Perché è importante Identifica il momento in cui è stato ricevuto il contributo dello specialista, che può rappresentare un collo di bottiglia nei percorsi assistenziali complessi. Dove reperirlo Tabella CLINICAL_EVENT, filtrata per i tipi di documento classificati come consulti. Acquisizione Registrato quando la nota del consulto viene firmata Tipo di evento explicit
	Farmaco somministrato	Registra la somministrazione effettiva del farmaco al paziente, come documentata nel Medication Administration Record (MAR).
Perché è importante Supporta la Dashboard “Conformità nella somministrazione dei farmaci”, verificando se i farmaci sono stati somministrati nei tempi previsti. Dove reperirlo Tabella CLINICAL_EVENT, filtrata per gli eventi di somministrazione dei farmaci (Task Status = Complete). Acquisizione Registrato al momento della scansione del codice a barre o dell’inserimento manuale nel MAR Tipo di evento explicit
	Piano assistenziale attivato	Rappresenta l’avvio di un PowerPlan o di un percorso assistenziale in Cerner. Segnala che è stato selezionato un protocollo terapeutico standardizzato.
Perché è importante È fondamentale per l’“Analisi delle deviazioni dal protocollo terapeutico”, che confronta l’assistenza effettiva con il percorso pianificato. Dove reperirlo ACT_PW_CAT (Action Pathway Catalog) o DCP_FORMS_REF, con collegamento del percorso all’incontro. Acquisizione Registrato quando viene avviato PowerPlan Tipo di evento explicit
	Procedura eseguita	Il timestamp indica quando si è svolto effettivamente un intervento chirurgico o una procedura importante. Spesso viene registrato nella documentazione perioperatoria.
Perché è importante Milestone fondamentale per l’analisi dei percorsi clinici e dell’utilizzo delle risorse. Dove reperirlo Tabella SURGICAL_CASE (orari di inizio e fine del caso) oppure CLINICAL_EVENT per le procedure al letto del paziente. Acquisizione Registrato tramite SurgiNet o la documentazione della procedura Tipo di evento explicit
	Procedura programmata	Indica che un intervento chirurgico o una procedura importante è stata prenotata per un orario specifico. Aiuta a comprendere l’allocazione delle risorse e i tempi di attesa prima della procedura.
Perché è importante Evidenzia l’efficienza della programmazione e i potenziali colli di bottiglia nell’utilizzo delle sale operatorie o delle sale procedurali. Dove reperirlo Tabella SURGICAL_CASE o tabella SCH_APPT collegata all’incontro. Acquisizione Registrato quando la transazione di programmazione viene confermata Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all’estrazione

Come ottenere i Suoi dati da Oracle Health (Cerner)

Passaggi

Avvii Discern Visual Developer: apra l’applicazione Discern Visual Developer (DVDev) all’interno dell’ambiente di accesso al dominio Citrix o Cerner locale.
Crei un nuovo script: inizializzi un nuovo file di script Command Language (CCL), ad esempio extract_patient_journey.prg.
Definisca i prompt: all’inizio dello script, definisca i prompt utente start_date e end_date per consentire l’esecuzione dinamica su intervalli temporali specifici.
Imposti le costanti: definisca le costanti per specifici Code Set, ad esempio Encounter Types, Order Catalogs ed Event Codes, così da evitare di inserire direttamente identificativi numerici code_value, che variano a seconda del dominio. Potrebbe essere necessario individuare il code_value o il display_key specifico dei moduli Triage, Discharge e Consult della Sua organizzazione.
Costruisca la query: copi nel corpo dello script la query SQL riportata di seguito. La query utilizza UNION ALL per combinare i dati provenienti da più tabelle, tra cui ENCOUNTER, CLINICAL_EVENT, ORDERS e SURG_CASE_TBL, in un’unica struttura piatta di Event Log.
Compili lo script: utilizzi la funzione di compilazione, Ctrl+F7 o il menu Build, per verificare la presenza di errori di sintassi. Si assicuri di disporre dell’accesso SELECT alle tabelle referenziate.
Esegua ed esporti: esegua lo script, Go/F9. Nella destinazione di output, selezioni «Spreadsheet» o «Flat File». Salvi l’output risultante come file CSV.
Trasformi i dati, se necessario: se le date vengono restituite nei formati specifici di Cerner, ad esempio date giuliane o timestamp non ISO, utilizzi Excel o uno script per convertirle nel formato YYYY-MM-DD HH:MM:SS prima del caricamento.
Convalidi i dati: esegua un controllo a campione confrontando un Encounter ID, FIN, di un paziente noto in PowerChart, per verificare che i timestamp corrispondano a quelli dell’estrazione.
Carichi i dati in ProcessMind: importi il file CSV in ProcessMind e associ le colonne EncounterId a Case ID, ClinicalEventTag ad Activity ed EventEndDateTime a Timestamp.

Configurazione

Intervallo di date: l’intervallo consigliato è di 3-6 mesi. Intervalli più ampi potrebbero causare un timeout a causa delle dimensioni della tabella CLINICAL_EVENT.
Code Set (CDF): la query si basa su filtri code_value. Deve sostituire segnaposto come [REPLACE_WITH_TRIAGE_EVENT_CD] con i codici effettivi del Suo dominio, disponibili nella tabella CODE_VALUE.
Autorizzazioni: l’utente che esegue lo script deve disporre dei diritti di accesso d (Database) a tabelle come ENCOUNTER, CLINICAL_EVENT, ORDERS, SURG_CASE_TBL, ENCNTR_LOC_HIST e SCH_APPOINTMENT.
Prestazioni: la tabella CLINICAL_EVENT è molto grande. Si assicuri che il filtro sulla data EVENT_END_DT_TM sia indicizzato e applicato in modo rigoroso.
Logica di riammissione: l’Attributo IsReadmission è incluso come segnaposto. È preferibile gestire la complessa logica di analisi retrospettiva all’interno dell’applicazione ProcessMind dopo il caricamento, anziché nella query di estrazione.

a Query di esempio 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

Passaggi

Configurazione preliminare: verifichi che Python sia installato con le librerie necessarie (pandas, requests) e che siano disponibili credenziali OAuth2 valide (client_id, client_secret) per l’endpoint FHIR R4 di Oracle Health (Cerner). Devono essere abilitati gli ambiti Patient, Encounter, Observation, Condition, Procedura, MedicationAdministration, ServiceRequest e DiagnosticReport.
Gestione dell’autenticazione: implementi un gestore dell’autenticazione per recuperare un token Bearer dal server di autorizzazione. Le implementazioni Cerner utilizzano generalmente SMART on FHIR oppure i flussi standard delle credenziali client OAuth2. Lo script fornito gestisce il recupero del token.
Definizione dell’ambito e dell’intervallo temporale: determini la finestra di estrazione, ad esempio tramite i parametri last_updated_gt o date. È buona prassi iterare su un intervallo di date della risorsa Encounter per definire l’ambito degli episodi del paziente.
Recupero degli Encounter (episodi del paziente): interroghi la risorsa Encounter. Questo oggetto funge da hub centrale, ovvero identificativo del caso. Dalla risorsa Encounter estragga period.start per Paziente registrato, period.end per Paziente dimesso e analizzi la cronologia di location per Trasferimento di reparto avvenuto.
Estrazione degli ordini clinici: interroghi le risorse ServiceRequest filtrandole per ID dell’Encounter. Applichi il filtro intent=order per acquisire Ordine diagnostico inserito e Procedura programmata, se classificata come ordine chirurgico. Mappi authoredOn alla marca temporale dell’evento.
Estrazione delle diagnosi e dei problemi: interroghi le risorse Condition collegate all’Encounter. Utilizzi recordedDate o onsetDateTime per creare gli eventi Diagnosi documentata. Ove possibile, applichi il filtro per la categoria encounter-diagnosis.
Estrazione delle procedure: interroghi le risorse Procedura. Utilizzi performedDateTime per generare gli eventi Procedura eseguita. In questo modo distingue gli interventi completati da quelli programmati.
Estrazione dei farmaci: interroghi le risorse MedicationAdministration. Questa risorsa si distingue da MedicationRequest perché registra l’assunzione effettiva. Utilizzi effectiveDateTime per l’evento Farmaco somministrato.
Estrazione degli esami di laboratorio e dei risultati: interroghi le risorse Observation o DiagnosticReport. Utilizzi issued o effectiveDateTime per gli eventi Risultato diagnostico verificato. Cerchi status=final. Utilizzi inoltre codici specifici di Observation, ad esempio LOINC per la gravità del triage, per identificare Valutazione del triage completata.
Estrazione della documentazione e dei piani assistenziali: interroghi DocumentReference per Consulto completato, utilizzando i codici del tipo di documento, e CarePlan per gli eventi Piano assistenziale attivato.
Individuazione delle attività di dimissione: per ricavare Ordine di dimissione firmato è spesso necessario verificare in ServiceRequest la presenza di codici specifici degli ordini di dimissione oppure analizzare Encounter.statusHistory alla ricerca dello stato precedente alla dimissione finale.
Trasformazione ed esportazione dei dati: trasformi le risposte JSON in un formato tabellare. Crei le colonne richieste (EncounterId, ClinicalEventTag, EventEndDateTime, ecc.). Converta le marche temporali nel formato ISO 8601 ed esporti il dataset finale in un file CSV pronto per il caricamento in ProcessMind.

Configurazione

URL di base FHIR: l’endpoint specifico della Sua istanza Oracle Health/Cerner, ad esempio https://fhir-myrecord.cerner.com/r4/....
Scope di autenticazione: si assicuri che l’applicazione disponga di system/Encounter.read, system/Observation.read, system/Patient.read, system/Procedure.read, system/Condition.read e così via.
Filtro per data: utilizzi date=ge[YYYY-MM-DD] sulla risorsa Encounter per recuperare gli episodi che iniziano da una data specifica. Eviti di interrogare l’intera cronologia.
Paginazione: l’API restituisce i dati in Bundle. Lo script deve gestire i link di paginazione, relation: next, per recuperare l’intero dataset.
Concorrenza: per estrazioni ad alto volume, valuti la possibilità di parallelizzare le richieste per intervalli di Encounter ID, rispettando tuttavia i limiti di frequenza dell’API, ovvero il throttling.
Filtro per codice: configuri codici LOINC o SNOMED specifici nella sezione di mappatura dello script per distinguere con precisione il Triage dalle osservazioni generiche.

a Query di esempio 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")

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