Datasets en zibs mappen

De gegevensuitwisseling in de Nederlandse zorg wordt steeds meer gebaseerd op zibs, bijvoorbeeld in de Basisgegevensset Zorg en MedMij. Maar modelleren van gegevens in een specifieke sector, zoals JGZ, Geboortezorg of eOverdracht, gebeurt met datasets in ART-DECOR. Zibs zijn bouwstenen: componenten als naam, adres, medicatie die in meerdere contexten hergebruikt kunnen worden. Datasets zijn (hiërarchische) lijsten van informatie zoals zorgverleners die in een bepaalde context gebruiken. Zibs zijn dus contextloos tot ze gebruikt worden in een bepaalde use case.

Om zibs en datasets te combineren kunnen zibs “geërfd” worden in een dataset: een techniek waarop ik niet inga. Een andere aanpak is mappen: aangeven waar een element uit een dataset overeenkomt met een zib attribuut. Voor mapping is een eenvoudig tool beschikbaar: de ZIB mapper. De opzet en ideeën achter de ZIB mapper komen van gesprekken die ik met Linda Mook gevoerd heb, en hebben we het eerst uitgeprobeerd in een oncologie project.

Een voorbeeld van een mapping is te zien op het demo project. Elementen uit de dataset kunnen simpel een-op-een (waar van toepassing) op zibs gemapt worden: element gewicht op zib “Lichaamsgewicht”, BSN op Patient.Identificatienummer et cetera.  Maar een complexere mapping is ook mogelijk, bijvoorbeeld bij Probleem.

Hier is een beoordeling van gewicht gekoppeld aan de zib Probleem. Er wordt bovendien aangegeven dat Probleem.ProbleemType altijd “Diagnose” is. In de zib kan het type ook een klacht, symptoom etc. zijn. In deze context wordt dus aangegeven dat het altijd om een diagnose gaat. Van de status van het probleem wordt gezegd dat deze in deze context altijd “Actueel” is. En de ProbleemNaam is de waarde uit de valueSet die bij het concept hoort: dat kan dus “Normaal gewicht”, “Obesitas” etc. zijn. Daar waar de zib Probleem heel veel waarden uit o.a. ICD-10, Snomed CT etc. toestaat, zijn hier maar 4 codes (uit Snomed CT) toegestaan. En van twee items uit Probleem, lateraliteit en anatomische locatie, wordt gesteld dat ze niet van toepassing zijn (NP = not present). Overgewicht is immers niet gebonden aan een specifieke locatie of zijde. Met dit soort informatie kan de ontwerper van een UI er dus voor zorgen dat de zorgverlener irrelevante gegevens niet te zien krijgt, en vaste waarden vooringevuld zijn, zodat de registratie alleen voor de echte in te voeren waarden gebeurt.

Mapping legt dus relaties tussen een dataset en zibs, en brengt context aan. In de mappingtool kan dit met een eenvoudige UI ingevoerd worden.

(Let wel: voor het gebruik van het mappingtool moet een DECOR beheerder op de juiste manier een “Community” aanmaken in ART-DECOR.) Voor de technisch geïnteresseerden is de hele zibmapper te zien op Github.

De zibmapper is een simpel hulpmiddel, en voor complexe projecten misschien te eenvoudig. Maar voor een snelle mapping van zibs op een dataset is het nu al direct in te zetten, zonder veel overhead.