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Il template dei dati del percorso del paziente

Oracle Health (Cerner)

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

Il template dei dati del 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 chiave da monitorare e indicazioni pratiche sull’estrazione dei dati. Utilizzi questa risorsa per preparare l’Event Log e avviare senza difficoltà l’analisi di Process Mining.

Attributi consigliati da raccogliere
Attività chiave 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 nell’Event Log per analizzare in modo completo il percorso del paziente nel Suo sistema.

5 Obbligatorio 8 Consigliato 6 Facoltativo

	Nome	Descrizione
	Attività ClinicalEventTag	Nome o descrizione dell’evento clinico o amministrativo svolto.
Descrizione Questo attributo registra l’azione specifica svolta durante l’assistenza al paziente, ad esempio «Farmaco somministrato», «Parametri vitali rilevati» o «Paziente dimesso». Fornisce un’etichetta leggibile per ogni fase del processo. In Cerner, il dato deriva spesso dalla tabella `CLINICAL_EVENT`: `EVENT_CD` (codice evento) viene associato al relativo valore visualizzato oppure si utilizza `EVENT_TAG`. Una denominazione coerente è fondamentale per ottenere mappe di processo leggibili. Perché è importante Definisce le fasi della mappa di processo e consente di visualizzare il flusso di lavoro. Dove reperirli Tabella: CLINICAL_EVENT, colonna: EVENT_TAG o CODE_VALUE associato a EVENT_CD Esempi Valutazione di triageEmocromo con formulaOrdine di dimissioneTrasferimento del paziente
	Episodio del paziente EncounterId	Identificativo univoco della specifica visita del paziente o dell’episodio di cura.
Descrizione Questo attributo funge da identificativo centrale del caso nel percorso del paziente. Raggruppa tutti gli eventi clinici, gli ordini e le azioni amministrative che si verificano durante un singolo periodo di cura, ad esempio un ricovero o una visita al pronto soccorso. Nel Process Mining, questo ID è essenziale per correlare attività non collegate tra loro e ricostruire una visione unitaria del processo. Dal punto di vista tecnico, corrisponde a `ENCNTR_ID` nella tabella `ENCOUNTER` del database Cerner Millennium. È la chiave primaria utilizzata per collegare dati anagrafici del paziente, ordini ed eventi clinici. Perché è importante È la chiave fondamentale per ricostruire l’intero percorso del paziente, dall’ammissione alla dimissione. Dove reperirli Tabella: ENCOUNTER, colonna: ENCNTR_ID Esempi 123456789876543211223344
	Timestamp dell’evento EventEndDateTime	Data e ora precise in cui l’attività si è verificata o è stata completata.
Descrizione Questo attributo registra il momento esatto in cui si è verificato un evento. Serve a ordinare le attività in sequenza e a calcolare i tempi di ciclo tra le fasi del processo. Nella tabella `CLINICAL_EVENT`, di norma corrisponde a `EVENT_END_DT_TM`. La precisione è fondamentale per calcolare i tempi di attesa, ad esempio l’intervallo tra «Paziente registrato» e «Valutazione di triage». Perché è importante È essenziale per determinare la sequenza degli eventi e calcolare KPI sulle prestazioni, come i tempi di attraversamento. Dove reperirli 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	Nome del sistema da cui provengono i dati.
Descrizione Identifica l’applicazione di origine del record. In questo contesto, si tratta principalmente di «Oracle Health» o «Cerner Millennium». È utile negli ambienti con più sistemi, in cui i dati possono essere integrati con quelli di altri sistemi EMR o dipartimentali. Se vengono acquisiti dati da più fonti, consente agli analisti di filtrare o segmentare l’analisi del processo in base alla provenienza dei dati. Perché è importante Garantisce la tracciabilità e la provenienza dei dati, soprattutto nelle configurazioni di Process Mining che coinvolgono più sistemi. Dove reperirli Stringa codificata o metadati di sistema Esempi Oracle HealthCerner Millennium
	Ultimo aggiornamento dei dati LastDataUpdate	Timestamp dell’estrazione del record o della sua ultima modifica nel data warehouse.
Descrizione Indica quanto sono aggiornati i dati utilizzati nell’analisi. Questo timestamp aiuta a capire se si stanno consultando dati in tempo reale o un’istantanea ottenuta con un caricamento precedente. In genere viene generato durante il processo ETL (Extract, Transform, Load), anziché essere un attributo clinico. Perché è importante È fondamentale per la governance dei dati e per garantire che l’analisi si basi su informazioni aggiornate. Dove reperirli Timestamp del sistema ETL Esempi 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-02T12:00:00Z
	Diagnosi principale DiagnosisCode	Codice ICD-10 o SNOMED che rappresenta il motivo principale dell’assistenza.
Descrizione Codice clinico standardizzato, ad esempio «J18.9» per la polmonite, assegnato all’episodio. Consente di raggruppare i pazienti per patologia e analizzare le deviazioni dai protocolli terapeutici per specifiche malattie. Si trova nella tabella `DIAGNOSIS`, collegata all’episodio. Perché è importante Consente di confrontare in modo omogeneo i percorsi dei pazienti con specifiche patologie. Dove reperirli Tabella: DIAGNOSIS, colonna: DIAGNOSIS_CODE (tramite nomenclatura) Esempi I10E11.9J18.9
	ID paziente PersonId	Identificativo univoco del paziente, valido per più episodi di cura.
Descrizione A differenza dell’ID del caso, l’ID paziente (o ID persona) rimane invariato per tutte le visite del paziente in ospedale. Questo attributo è essenziale per analizzare i tassi di rientro e ricostruire la storia clinica nel tempo. In Cerner corrisponde a `PERSON_ID` nella tabella `PERSON` e collega tra loro più record `ENCNTR_ID`. Perché è importante Consente di calcolare il KPI «Tasso di rientro dei pazienti», collegando episodi distinti alla stessa persona. Dove reperirli Tabella: PERSON, colonna: PERSON_ID Esempi P10001P55992P99221
	Reparto NurseUnit	Reparto, unità o dipartimento specifico in cui si è verificato l’evento.
Descrizione Identifica la sede fisica o l’unità organizzativa responsabile del paziente al momento dell’evento, ad esempio terapia intensiva, chirurgia generale o pronto soccorso. Nella Dashboard «Efficienza dei trasferimenti tra reparti» consente di monitorare gli spostamenti tra unità. In Cerner corrisponde spesso a `LOC_NURSE_UNIT_CD` nell’episodio o nella tabella di tracciamento. Perché è importante È essenziale per analizzare i colli di bottiglia nei singoli reparti e visualizzare gli spostamenti dei pazienti tra le sedi. Dove reperirli Tabella: ENCOUNTER o CLINICAL_EVENT, colonna: LOC_NURSE_UNIT_CD Esempi Pronto soccorsoReparto di cardiologiaICURadiologia
	Rientro in ospedale 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 di rientro in ospedale. Si calcola confrontando la data di ammissione dell’episodio corrente con la data di dimissione dell’episodio precedente della stessa persona (`PersonId`). È essenziale per la Dashboard «Andamento dei rientri in ospedale». Perché è importante Supporta direttamente il KPI «Tasso di rientro dei pazienti», una misura fondamentale della qualità dell’assistenza. Dove reperirli Derivato tramite logica SQL che confronta i record ENCOUNTER Esempi truefalse
	Stato alla dimissione DischargeDisposition	Destinazione o stato del paziente al momento della dimissione.
Descrizione Indica dove è stato trasferito il paziente al termine dell’episodio, ad esempio a casa, in una struttura di assistenza infermieristica o in caso di decesso. È fondamentale per l’analisi della pianificazione della dimissione e per individuare gli esiti sfavorevoli. 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 reperirli Tabella: ENCOUNTER, colonna: DISCH_DISPOSITION_CD (risoluzione tramite CODE_VALUE) Esempi Dimesso a domicilioTrasferito in riabilitazioneDimesso contro il parere medicoDeceduto
	Tipo di caso EncounterType	Classificazione della visita del paziente, ad esempio ricovero, visita ambulatoriale o accesso al pronto soccorso.
Descrizione Classifica la tipologia dell’episodio del paziente. È una dimensione fondamentale per segmentare i dati, poiché il flusso di processo di un accesso al pronto soccorso differisce notevolmente da quello di un ricovero programmato. Deriva da `ENCNTR_TYPE_CD` nella tabella `ENCOUNTER`, che rimanda a un valore di un insieme di codici, ad esempio «Ricovero» o «Pronto soccorso». Perché è importante Consente di confrontare i percorsi e i volumi di attività nei diversi contesti assistenziali. Dove reperirli Tabella: ENCOUNTER, colonna: ENCNTR_TYPE_CD (risoluzione tramite CODE_VALUE) Esempi RicoveroPronto soccorsoVisita ambulatorialeChirurgia diurna
	Utente PerformingPrsnlId	Identificativo o nome del professionista sanitario che ha svolto l’attività.
Descrizione Registra chi ha eseguito la fase del processo, ad esempio l’infermiere che ha somministrato un 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 (ordini o eventi clinici). Mappare questo dato su un attributo generico «Utente» facilita l’analisi della separazione dei compiti. Perché è importante Supporta l’analisi delle risorse e aiuta a individuare possibili esigenze formative o squilibri nei carichi di lavoro. Dove reperirli Tabella: CLINICAL_EVENT, colonna: PERFORMED_PRSNL_ID Esempi Dott. SmithInfermiere JonesAmministratore di sistema
	Voce dell’ordine OrderMnemonic	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 «Esame diagnostico prescritto» e «Farmaco somministrato». Si trova in genere nella tabella `ORDERS`, nel campo `ORDER_MNEMONIC`. Rappresenta l’elemento che attraversa il processo. Perché è importante È necessario per un’analisi dettagliata dei percorsi diagnostici e terapeutici. Dove reperirli Tabella: ORDERS, colonna: ORDER_MNEMONIC Esempi Radiografia del toracePannello metabolico di baseParacetamoloRisonanza magnetica cerebrale
	Canale di ammissione AdmissionSource	Provenienza del paziente al momento dell’ammissione.
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 iniziale al percorso ospedaliero. Corrisponde a `ADMIT_SRC_CD` nella tabella `ENCOUNTER`. Perché è importante Fornisce il contesto per il «Tempo di attesa per la valutazione iniziale» in base al punto di accesso. Dove reperirli Tabella: ENCOUNTER, colonna: ADMIT_SRC_CD Esempi Pronto soccorsoInvio del medicoTrasferimento da un altro ospedale
	Numero dell’ordine OrderId	Identificativo univoco di uno specifico ordine, ad esempio di laboratorio, farmaco o consulto.
Descrizione ID generato dal sistema per un ordine. Pur non essendo l’ID del caso, è una chiave secondaria fondamentale: collega l’evento «Esame diagnostico prescritto» all’evento «Risultato diagnostico convalidato». Senza questo identificativo è difficile calcolare il tempo esatto di elaborazione di esami specifici quando un paziente ha più ordini contemporaneamente. Perché è importante È essenziale per collegare correttamente le attività associate, dall’ordine al risultato. Dove reperirli Tabella: ORDERS, colonna: ORDER_ID Esempi 88291028829103
	Priorità di triage TriageAcuity	Livello di urgenza assegnato durante la valutazione di triage.
Descrizione Valore numerico o categoriale che indica la gravità delle condizioni del paziente, ad esempio da 1, immediata, a 5, non urgente. È un attributo fondamentale per segmentare i tempi di attesa: i pazienti con priorità più alta dovrebbero attendere meno. Di solito viene registrato nei moduli clinici o tramite specifici codici di osservazione durante il triage. Perché è importante È fondamentale per verificare che il processo assegni correttamente la priorità ai pazienti in base all’urgenza clinica. Dove reperirli 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. Per la Dashboard «Conformità nella somministrazione dei farmaci» è fondamentale distinguere i farmaci effettivamente somministrati da quelli programmati ma non somministrati o rifiutati. È probabile che si trovi nella tabella `CLINICAL_EVENT` o nelle tabelle specifiche del registro di somministrazione dei farmaci (MAR). Perché è importante Aiuta a individuare lacune di conformità nei protocolli terapeutici. Dove reperirli Consultare la documentazione di Oracle Health (Cerner) Esempi SomministratoRifiutatoSospeso
	Stato del risultato ResultStatus	Stato di un risultato diagnostico, ad esempio convalidato, corretto o preliminare.
Descrizione Indica la fase del ciclo di vita di un risultato diagnostico. Nell’analisi del «Tempo di consegna dei risultati diagnostici» serve a determinare quando un risultato è ufficialmente disponibile per le decisioni cliniche. Di norma si trova in `CLINICAL_EVENT`, associato a specifici codici di stato. Perché è importante Distingue i risultati preliminari da quelli definitivi, un aspetto che influisce sull’avvio delle attività successive. Dove reperirli Tabella: CLINICAL_EVENT, colonna: RESULT_STATUS_CD Esempi ConvalidatoErroreModificato
	Tipo di copertura assicurativa FinancialClass	Copertura assicurativa principale o classificazione finanziaria del paziente.
Descrizione Classifica il paziente in base alla fonte di copertura, ad esempio Medicare, assicurazione privata o pagamento diretto. Questo attributo serve a verificare se i flussi di processo o la durata della degenza variano in base al tipo di copertura. Deriva da `FINANCIAL_CLASS_CD` nella tabella `ENCOUNTER`. Perché è importante Aiuta a individuare disparità nell’assistenza o nei processi amministrativi in base al tipo di copertura. Dove reperirli Tabella: ENCOUNTER, colonna: FINANCIAL_CLASS_CD (risoluzione tramite CODE_VALUE) Esempi MedicareBlue CrossPagamento direttoMedicaid

Obbligatorio Consigliato Facoltativo

Attività del percorso del paziente

Questi sono i passaggi e le tappe fondamentali del processo da registrare nell’Event Log per individuare con precisione il processo e i colli di bottiglia.

8 Consigliato 6 Facoltativo

	Attività	Descrizione
	Diagnosi documentata	Si verifica quando una diagnosi formale viene aggiunta alla cartella dell’accesso del paziente. È distinta dal risultato di un esame e rappresenta la conferma della condizione da parte del medico.
Perché è importante È essenziale per la tappa «Diagnosi confermata» e per analizzare il tempo necessario a formulare una diagnosi definitiva. Dove reperirli 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	L’evento in cui il medico inserisce l’ordine di dimissione del paziente. Da questo momento inizia il conteggio del tempo di pianificazione della dimissione.
Perché è importante È il punto di partenza del «Tempo di ciclo della pianificazione della dimissione». Un intervallo tra questo evento e la dimissione effettiva segnala ritardi operativi. Dove reperirli Tabella ORDERS, in cui il tipo di catalogo indica la dimissione. Acquisizione Registrato quando lo stato dell’ordine di dimissione è ORDERED Tipo di evento explicit
	Paziente dimesso	L’ultimo evento amministrativo che conclude il ricovero del paziente. Questo timestamp viene utilizzato per calcolare la durata totale della degenza.
Perché è importante È l’evento finale principale del processo, essenziale per calcolare la durata della degenza e i rientri in ospedale. Dove reperirli Tabella ENCOUNTER, in particolare DISCH_DT_TM (data e ora della dimissione). Acquisizione Registrato quando lo stato dell’episodio di cura passa a DISCHARGED Tipo di evento explicit
	Paziente registrato	Segna l’inizio dell’episodio del paziente, quando il paziente arriva e viene inserito nel sistema. In Cerner Millennium, l’evento viene registrato alla creazione della cartella dell’accesso o all’impostazione del timestamp di registrazione.
Perché è importante Definisce l’ora di inizio per il calcolo della durata della degenza (LOS) e l’analisi iniziale dei tempi di attesa. Dove reperirli Tabella ENCOUNTER, in particolare la colonna REG_DT_TM (data/ora di registrazione). Acquisizione Registrato quando una transazione crea una nuova riga in ENCOUNTER Tipo di evento explicit
	Richiesta diagnostica inserita	Si verifica quando un medico inserisce una richiesta per un esame di laboratorio o di diagnostica per immagini. Questo timestamp avvia il calcolo dei tempi di risposta diagnostica.
Perché è importante È il punto di partenza per il KPI «Tempo di consegna dei risultati diagnostici» e aiuta a distinguere i ritardi nell’inserimento della richiesta da quelli nell’esecuzione. Dove reperirli Tabella ORDERS, utilizzando ORIG_ORDER_DT_TM per le richieste con tipo di catalogo Laboratory o Radiology. Acquisizione Registrato quando lo stato della richiesta viene impostato su ORDERED Tipo di evento explicit
	Risultato diagnostico verificato	È il momento in cui il risultato di un esame di laboratorio o di diagnostica per immagini viene finalizzato e reso disponibile al medico. Conclude l’intervallo dei tempi di risposta diagnostica.
Perché è importante Completa il ciclo del KPI «Tempo di consegna dei risultati diagnostici» e dà avvio alle successive decisioni terapeutiche. Dove reperirli Tabella CLINICAL_EVENT (per gli esami di laboratorio) o modifica dello stato in ORDERS a COMPLETED. Acquisizione Registrato quando lo stato del risultato cambia in AUTH (Authenticated) Tipo di evento explicit
	Trasferimento tra reparti effettuato	Indica che il paziente è stato trasferito fisicamente da un luogo a un altro, ad esempio dal pronto soccorso alla terapia intensiva. Il trasferimento viene registrato nella cronologia delle ubicazioni.
Perché è importante Consente l’analisi dell’«Efficienza dei trasferimenti tra reparti» e aiuta a rappresentare il flusso dei pazienti nell’ospedale. Dove reperirli Tabella ENCNTR_LOC_HIST (Encounter Location History), che registra le modifiche in LOC_NURSE_UNIT_CD. Acquisizione Confrontare il campo di stato prima e dopo Tipo di evento inferred
	Valutazione di triage completata	Indica il completamento della valutazione infermieristica iniziale o del modulo di triage in ambito di emergenza o ricovero. In genere, nel sistema viene registrato come modulo specifico o evento clinico.
Perché è importante È essenziale per calcolare il KPI «Tempo di attesa per la valutazione iniziale» e individuare i colli di bottiglia all’accettazione. Dove reperirli Tabella CLINICAL_EVENT, filtrata per i codici evento associati ai moduli di triage o di valutazione iniziale. Acquisizione Registrato quando il documento o il modulo clinico viene firmato o verificato Tipo di evento explicit
	Appuntamento di controllo programmato	Si verifica quando viene prenotato un appuntamento futuro per il paziente, associato allo stesso episodio o piano di cura.
Perché è importante Supporta la Dashboard «Puntualità nella programmazione degli appuntamenti di controllo» e misura l’efficienza della continuità assistenziale. Dove reperirli Tabella SCH_APPT (Schedule Appointment), collegata a PERSON_ID. Acquisizione Registrato quando viene creato un appuntamento nel modulo di programmazione Tipo di evento explicit
	Consulenza completata	Segna il completamento di una consulenza specialistica, generalmente attestato da una nota o da un documento di consulenza firmato.
Perché è importante Indica quando è stato ricevuto il parere dello specialista, una fase che può costituire un collo di bottiglia nei percorsi di cura complessi. Dove reperirli Tabella CLINICAL_EVENT, filtrata per i tipi di documento classificati come consulenze. Acquisizione Registrato alla firma della nota di consulenza Tipo di evento explicit
	Farmaco somministrato	Registra l’effettiva somministrazione del farmaco al paziente, come documentata nel registro di somministrazione dei farmaci (MAR).
Perché è importante Supporta la Dashboard «Conformità nella somministrazione dei farmaci», verificando se i farmaci sono stati somministrati in orario. Dove reperirli Tabella CLINICAL_EVENT, filtrata per gli eventi di somministrazione dei farmaci (Task Status = Complete). Acquisizione Registrato alla scansione del codice a barre o all’inserimento manuale nel MAR Tipo di evento explicit
	Piano di assistenza attivato	Indica l’avvio di un PowerPlan o di un percorso di cura in Cerner. Segnala che è stato selezionato un protocollo terapeutico standardizzato.
Perché è importante È fondamentale per l’«Analisi degli scostamenti dal protocollo terapeutico», che confronta l’assistenza effettiva con il percorso pianificato. Dove reperirli ACT_PW_CAT (Action Pathway Catalog) o DCP_FORMS_REF, con il percorso collegato all’accesso. Acquisizione Registrato all’avvio di 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 Tappa fondamentale per l’analisi dei percorsi clinici e dell’utilizzo delle risorse. Dove reperirli Tabella SURGICAL_CASE (orari di inizio e fine dell’intervento) o 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 stato programmato 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 per le procedure. Dove reperirli Tabella SURGICAL_CASE o tabella SCH_APPT collegata all’accesso. Acquisizione Registrato al completamento della transazione di programmazione Tipo di evento explicit

Consigliato Facoltativo

Guide all’estrazione

Come estrarre i dati da Oracle Health (Cerner)

Passaggi

Avvii Discern Visual Developer: apra l’applicazione Discern Visual Developer (DVDev) nell’ambiente di accesso al dominio Cerner tramite Citrix o in locale.
Crei un nuovo script: inizializzi un nuovo file di script Command Language (CCL), ad esempio extract_patient_journey.prg.
Definisca i parametri: all’inizio dello script, definisca i parametri start_date e end_date per consentire l’esecuzione dinamica su intervalli di tempo specifici.
Imposti le costanti: definisca le costanti per specifici Code Set, ad esempio tipi di accesso, cataloghi delle prescrizioni e codici degli eventi, così da evitare di inserire direttamente identificativi numerici code_value, che variano a seconda del dominio. Potrebbe essere necessario individuare i valori code_value o display_key specifici dei moduli di triage, dimissione e consulto della Sua organizzazione.
Componga la query: copi nel corpo dello script la query SQL riportata di seguito. La query utilizza UNION ALL per combinare i dati di più tabelle (ENCOUNTER, CLINICAL_EVENT, ORDERS, SURG_CASE_TBL e altre) 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. Verifichi di disporre dell’accesso SELECT alle tabelle indicate.
Esegua ed esporti: esegua lo script (Go/F9). In Output destination, selezioni “Spreadsheet” o “Flat File”. Salvi i dati risultanti in un file CSV.
Trasformi i dati (facoltativo): se le date sono restituite in 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 ID di accesso (FIN) noto in PowerChart, per verificare che i timestamp corrispondano a quelli estratti.
Carichi i dati in ProcessMind: importi il file CSV in ProcessMind e associ le colonne EncounterId a ID caso, ClinicalEventTag ad Attività e EventEndDateTime a Data e ora.

Configurazione

Intervallo di date: si consiglia di eseguire l’estrazione su un periodo di 3-6 mesi. Intervalli più ampi potrebbero causare il timeout, data la dimensione della tabella CLINICAL_EVENT.
Code Set (CDF): la query si basa su filtri code_value. Sostituisca segnaposto come [REPLACE_WITH_TRIAGE_EVENT_CD] con i codici effettivi del Suo dominio, reperibili nella tabella CODE_VALUE.
Autorizzazioni: l’utente che esegue lo script deve disporre dei diritti di accesso d (Database) a tabelle quali ENCOUNTER, CLINICAL_EVENT, ORDERS, SURG_CASE_TBL, ENCNTR_LOC_HIST e SCH_APPOINTMENT.
Prestazioni: la tabella CLINICAL_EVENT è molto grande. Verifichi che il filtro per data su 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 nell’applicazione ProcessMind dopo il caricamento, anziché nella query di estrazione.

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 dei prerequisiti: 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 per Patient, Encounter, Observation, Condition, Procedure, MedicationAdministration, ServiceRequest e DiagnosticReport.
Gestione dell’autenticazione: implementi un gestore di autenticazione per ottenere un token Bearer dal server di autorizzazione. Le implementazioni Cerner utilizzano in genere SMART on FHIR o il flusso standard delle credenziali client OAuth2. Lo script fornito gestisce il recupero del token.
Definizione dell’ambito e del periodo: determini l’intervallo di estrazione, ad esempio tramite i parametri last_updated_gt o date. È consigliabile definire l’ambito degli episodi dei pazienti iterando per intervallo di date sulla risorsa Encounter.
Recupero degli accessi (episodi dei pazienti): interroghi la risorsa Encounter, che funge da elemento centrale e identificativo del caso. Dalla risorsa Encounter estragga period.start per l’attività Paziente registrato, period.end per Paziente dimesso e scorra la cronologia location per Trasferimento di reparto avvenuto.
Estrazione delle prescrizioni cliniche: interroghi le risorse ServiceRequest filtrandole per ID dell’accesso. Applichi il filtro intent=order per rilevare Prescrizione diagnostica inserita e Procedura pianificata, se classificata come procedura chirurgica. Associ authoredOn al timestamp dell’evento.
Estrazione di diagnosi e problemi: interroghi le risorse Condition collegate all’accesso. Utilizzi recordedDate o onsetDateTime per creare gli eventi Diagnosi documentata. Quando possibile, applichi il filtro per la categoria encounter-diagnosis.
Estrazione delle procedure: interroghi le risorse Procedure. Utilizzi performedDateTime per generare gli eventi Procedura eseguita. In questo modo si distinguono gli interventi completati da quelli pianificati.
Estrazione dei farmaci: interroghi le risorse MedicationAdministration. Questa risorsa è distinta da MedicationRequest, poiché registra la somministrazione effettiva. Utilizzi effectiveDateTime per l’evento Farmaco somministrato.
Estrazione di analisi e risultati: interroghi le risorse Observation o DiagnosticReport. Utilizzi issued o effectiveDateTime per gli eventi Risultato diagnostico verificato. Cerchi lo stato status=final. Utilizzi inoltre codici specifici di Observation, ad esempio LOINC per la gravità del triage, per individuare 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 per gli ordini di dimissione oppure analizzare Encounter.statusHistory per individuare lo stato precedente alla dimissione definitiva.
Trasformazione ed esportazione dei dati: trasformi le risposte JSON in una struttura tabellare. Crei le colonne necessarie (EncounterId, ClinicalEventTag, EventEndDateTime e così via). Converta i timestamp nel formato ISO 8601 ed esporti il set di dati finale in un file CSV pronto per il caricamento in ProcessMind.

Configurazione

URL di base FHIR: l’endpoint specifico dell’istanza Oracle Health/Cerner, ad esempio https://fhir-myrecord.cerner.com/r4/....
Ambiti di autenticazione: verifichi che l’applicazione disponga di ambiti quali 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 iniziati a partire da una data specifica. Eviti di interrogare l’intera cronologia.
Paginazione: l’API restituisce i dati in Bundle. Lo script deve gestire i collegamenti di paginazione (relation: next) per recuperare tutti i dati.
Concorrenza: per estrazioni ad alto volume, valuti l’esecuzione parallela delle richieste per intervalli di ID dell’accesso, rispettando i limiti di frequenza dell’API (throttling).
Filtri per codice: configuri nella sezione di mappatura dello script codici LOINC o SNOMED specifici per distinguere con precisione il triage dalle osservazioni generali.

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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