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Authors:

Pozzani, Gabriele

Title:

Modeling and querying spatio-temporal clinical databases with multiple granularities

Year:

2011

Type of item:

Doctoral Thesis

Tipologia ANVUR:

Altro

Language:

Inglese

Keyword:

spatiotemporal clinical databases; spatiotemporal granularities; querying clinical databases; spatial granularities

Abstract (italian):

In molti campi di ricerca, i ricercatori hanno la necessità di memorizzare, gestire e interrogare dati spazio-temporali. Tali dati sono classici dati alfanumerici arricchiti però con una o più componenti temporali, spaziali e spazio-temporali che, con diversi possibili significati, li localizzano nel tempo e/o nello spazio. Ambiti in cui tali dati spazio-temporali devono essere raccolti e gestiti sono, per esempio, la gestione del territorio o delle risorse naturali, l'epidemiologia, l'archeologia e la geografia. Più in dettaglio, per esempio nelle ricerche epidemiologiche, i dati spazio-temporali possono servire a rappresentare diversi aspetti delle malattie e delle loro caratteristiche, quali per esempio la loro origine, espansione ed evoluzione e i fattori di rischio potenzialmente connessi alle malattie e al loro sviluppo. Le componenti spazio-temporali dei dati possono essere considerate come dei "meta-dati" che possono essere sfruttati per introdurre nuovi tipi di analisi sui dati stessi. La gestione di questi "meta-dati" può avvenire all'interno di diversi framework proposti in letteratura. Uno dei concetti proposti a tal fine è quello delle granularità. In letteratura c'è ampio consenso sul concetto di granularità temporale, di cui esistono framework basati su diversi approcci. D'altro canto, non esiste invece un consenso generale sulla definizione di un framework completo, come quello delle granularità temporali, per le granularità spaziali e spazio-temporali. Questa tesi ha lo scopo di riempire questo vuoto proponendo un framework per le granularità spaziali e, basandosi su questo e su quello già presente in letteratura per le granularità temporali, un framework per le granularità spazio-temporali. I framework proposti vogliono essere completi, per questo, oltre alle definizioni dei concetti di granularità spaziale e spazio-temporale, includono anche la definizione di diversi concetti legati alle granularità, quali per esempio le relazioni e le operazioni tra granularità. Le relazioni permettono di conoscere come granularità diverse sono legate tra loro, costruendone anche una gerarchia. Tali informazioni sono poi utili al fine di conoscere se e come è possibile confrontare dati associati e rappresentati con granularità diverse. Le operazioni permettono invece di creare nuove granularità a partire da altre granularità già definite nel sistema, manipolando o selezionando alcune loro componenti. Basandosi su questi framework, l'obiettivo della tesi si sposta poi sul mostrare come le granularità possano essere utilizzate per arricchire basi di dati spazio-temporali già esistenti al fine di una loro migliore e più ricca gestione e interrogazione. A tal fine, proponiamo qui una base di dati per la gestione dei dati riguardanti le granularità temporali, spaziali e spazio-temporali. Nella base di dati proposta possono essere rappresentate tutte le componenti di una granularità come definito nei framework proposti. La base di dati può poi essere utilizzata per estendere una base di dati spazio-temporale esistente aggiungendo alle tuple di quest'ultima delle referenze alle granularità dove quei dati possono essere localizzati nel tempo e/o nel spazio. Per dimostrare come ciò possa essere fatto, nella tesi introduciamo la base di dati sviluppata ed utilizzata dal Servizio Psichiatrico Territoriale (SPT) di Verona. Tale base di dati memorizza le informazioni su tutti i pazienti venuti in contatto con l'SPT negli ultimi 30 anni e tutte le informazioni sui loro contatti con il servizio stesso (per esempio: chiamate telefoniche, visite a domicilio, ricoveri). Parte di tali informazioni hanno una componente spazio-temporale e possono essere quindi analizzate studiandone trend e pattern nel tempo e nello spazio. Nella tesi quindi estendiamo questa base di dati psichiatrica collegandola a quella proposta per la gestione delle granularità. A questo punto i dati psichiatrici possono e

Product ID:

60332

Handle IRIS:

11562/351591

Deposited On:

October 25, 2012

Last Modified:

November 1, 2022

Bibliographic citation:

Pozzani, Gabriele, Modeling and querying spatio-temporal clinical databases with multiple granularities

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