Santia

Vous avez suivi la formation Rapport et requêtes 1 ?

Continuons d'explorer le SQL et la base de données Santia. Les exemples concernent le dépistage, les IO et les paiements.

La version Santia 6/5/2010 ou ultérieure est requise pour les travaux pratiques

formation 5/7/2010

Depuis la formation 1, je sais obtenir le nombre de retraits de tests de dépistage pour un mois donné.
Mais j'ai un souci:
On ne peut pas modifier cette période sans le mot de passe de paramétrage. Or je voudrais que les utilisateurs lancent le rapport sur la période de leur choix, sans me solliciter à chaque fois !

Ok. On va ajouter une partie #### saisie #### qui définit des champs de saisie pour l'utilisateur.

! Copier/coller le texte de paramétrage et supprimer le saut de ligne éventuel dans la requête SQL.

#### saisie ####
Début de la période|debut_periode|date|
Fin de la période|fin_periode|date|
#### sql ####
nb_depi<-SELECT COUNT(*) FROM Depi WHERE TestRetr BETWEEN debut_periode AND fin_periode
#### affichage ####
Période|debut_periode|fin_periode
Nb de dépistages retirés:
nb_depi

Oui, et ces champs sont obligatoires.

Et bien regardons la partie #### saisie #### en détail:
Chaque ligne ajoute un champ de saisie.
On a d'abord l'intitulé du champ: "Début de la période"

Oui.
Ensuite, on a le mot debut_periode. Ce mot va prendre la valeur saisie par l'utilisateur pour la placer plus bas dans la partie #### sql ####.
Ce mot est libre mais ne doit pas contenir d'espaces.

Voilà, debut_periode peut prendre la valeur '2010-01-01", '2010-02-25' etc. selon ce que l'utilisateur saisit.
On n'a plus besoin de modifier à chaque fois la partie #### sql #### comme dans la formation 1.

Sur cette ligne on trouve ensuite "date" qui indique le type de valeur à saisir. 3 types de valeur sont possibles: date, nombre et texte.
Tout cela doit être dans l'ordre, et séparé par le signe |.
On peut encore ajouter une valeur par défaut dans le formulaire:

Début de la période|debut_periode|date|01/01/2009

Avec un nombre, on peut faire une requête SQL sur des tranches d'âge par exemple.
Avec un texte, on peut compter les patients qui habitent telle localité ou qui ont telle profession.

Ok. On a toutes ces informations dans la table Depi:
Dat_ est la date du conseil pré-test
TestDat_ est la date de prélèvement du test
TestRetr est la date de retrait du test

La documentation Annexes > Structure de la base de données donne ces informations. On verra plus tard qu'il y a aussi un autre moyen de le savoir.

Procédons par étape.
Le rapport doit faire 3 calculs et afficher les 3 résultats.
Il faut définir un mot pour stocker chaque résultat.

Faisons le 1er calcul progressivement.
On commence par mettre à gauche le mot qui va stocker le résultat, avec le signe qui ressemble à une flèche:

nb_conseils<-

Pour compter tous les dépistages, on a vu dans la Formation 1 que c'est:

nb_conseils<-SELECT COUNT(*) FROM Depi

Mais pour filter ceux qui ont une date de conseil pré-test dans la période:

nb_conseils<-SELECT COUNT(*) FROM Depi WHERE Dat_ BETWEEN debut_periode AND fin_periode

Oui, c'est la date du conseil pré-test. Pour les 2 autres calculs:

nb_tests<-SELECT COUNT(*) FROM Depi WHERE TestDat_ BETWEEN debut_periode AND fin_periode
nb_retraits<-SELECT COUNT(*) FROM Depi WHERE TestRetr BETWEEN debut_periode AND fin_periode

Oui, on compte les dépistages en filtrant sur chaque type de date.

Il suffit d'afficher les 3 mots qui stockent les résultats:

#### affichage ####
Période|debut_periode|fin_periode
Nb de conseils pré-test:
nb_conseils
Nb de dépistages effectués:
nb_tests
Nb de tests retirés:
nb_retraits

Oui, il suffit d'ajouter une condition sur la colonne Sexe qui prend la valeur 1 pour les hommes et 2 pour les femmes:

nb_conseils_hm<-SELECT COUNT(*) FROM Depi WHERE ( Dat_ BETWEEN debut_periode AND fin_periode ) AND Sexe=1
nb_conseils_fm<-SELECT COUNT(*) FROM Depi WHERE ( Dat_ BETWEEN debut_periode AND fin_periode ) AND Sexe=2

Je cherche une autre information. Il me faudrait toutes les infections opportunistes (IO) sur une période.
Dans Analyse > Requêtes sur les dossiers ou Analyse > Rapport d'activité, je ne trouve qu'une sélection partielle d'IO.

Ok. Il faut d'abord savoir où cette information est saisie dans les écrans Santia.

C'est ça. On va donc compter les consultations médicales qui diagnostiquent chaque IO.

C'est Medi pour médical et Cons pour consultations.

Oui. Mais il faut filtrer, sinon on a juste le nombre total de consultations.

Imaginons la liste des consultations comme une feuille Excel.
Il y a une ligne par consultations.
Il y a plusieurs colonnes: dossier du patient, date de la consultation, poids du patient, médicaments prescrits, etc.

En SQL aussi, on filtre chaque colonne.
C'est ce qu'on a fait pour les dépistages:
SQL a compté le nombre de lignes (=le nombre de dépistages) où la colonne Date appartient à la période.

Les cases de diagnostic IO que le médecin coche sont dans la colonne ConcCase.
La documentation dit: "ConcCase: Valeur des cases à cocher du diagnostic ".
"Conc" comme conclusion de diagnostic.
C'est cette colonne qui nous intéresse.

Oui, mais ça va être un peu spécial.
Pour filtrer les consultations qui ont la case IO n°1 cochée (case n°1= "Patient asymptomatique" dans l'écran Santia), il faut faire :

nb_patient_asymptomatique<-SELECT COUNT(*) FROM MediCons WHERE SUBSTR(ConcCase,1,1)=1

Pour la case n°2 ("Lymphadénopathie persistante généralisée"):

nb_lymphadenopathie<-SELECT COUNT(*) FROM MediCons WHERE SUBSTR(ConcCase,2,1)=1

Oui, ce numéro est le n° de la case à cocher. On expliquera SUBSTR une autre fois.
C'est la méthode à suivre et c'est long à écrire pour toutes les IO.
En plus, il faut compter l'ordre des cases dans l'écran Santia sans se tromper.
On compte d'abord la partie gauche: Patient asymptomatique=1... Candidose buccale=11
Puis la partie droite: Alité plus de 50%=17... Tuberculose extra-pulmonaire=27
Et on finit par la partie inférieure: Paludisme=35, Neuropathie périphérique=36, Rhumatismes inflamatoires=37, Manifestations cutanées majeures=38.

Oui, c'est vrai. On obtient donc:

nb_patient_asymptomatique<-SELECT COUNT(*) FROM MediCons WHERE SUBSTR(ConcCase,1,1)=1 AND Dat_ BETWEEN debut_periode AND fin_periode

Le mot AND rajoute une condition.
Pour finir, il ne faut pas oublier d'écrire la partie #### saisie ####. Sinon SQL ne peut pas connaître la valeur de debut_periode et fin_periode.

Ok. Dans quelle écran sont-ils saisis?

Et que dit la documentation ?

Quelles sont les colonnes à filtrer dans la table Item ?

Ok.
Mais cette fois-ci, on veut le total des paiments et non pas le nombre de paiments.
Il y a un mot SQL pour calculer le total d'une colonne: SUM.

total_paiment<-SELECT SUM(Paim) FROM Item

On peut faire ainsi le total de n'importe quelle colonne qui contient des chiffres, comme dans Excel.
J'ajoute la condition Paim>0 pour faire économiser le temps de calcul:

total_paiment<-SELECT SUM(Paim) FROM Item WHERE Paim>0

Ça se complique:
Dans la table Item, on a une colonne Prod qui désigne le médicament délivré. Mais il n'est pas indiqué si c'est un ARV ou pas.
Pour le savoir, il faut lire une autre table, celle des produits pharmaceutiques. Elle s'appelle Prod également et contient toutes les informations sur les médicaments.
En fait, il faut que SQL lise les 2 tables pour établir l'information.

La documentation mentionne que la table Prod des produits possède une colonne Typ_ qui indique si le médicament est un ARV. La valeur dans la colonne = 3 pour les ARV et = 1 pour les médicaments courants.

Oui, on va utiliser cela.
Attention, on va manipuler 2 tables dans la même ligne SQL: La table Item (dispensations) et la table Prod (produits pharmaceutiques).
On y va progressivement.
J'ajoute d'abord la table Prod qu'il faut que SQL lise aussi:

total_paiment_arv<-SELECT SUM(Paim) FROM Item,Prod WHERE Paim>0

Oui. Mais ce n'est pas toute la table Prod qui nous intéresse, il faut chercher le produit qui a été délivré.
Pour cela, j'ajoute ce filtrage:

total_paiment_arv<-SELECT SUM(Paim) FROM Item,Prod WHERE Paim>0 AND Item.Prod=Prod.Nume

Décomposons:
Item.Prod c'est le médicament délivré dans la table Item des dispensations
Prod.Nume ce sont tous les médicaments de la table Prod des produits pharmaceutiques. C'est la liste de tous les produits possibles.
Avec "=" entre les deux, on demande à SQL d'aller chercher le médicament délivré dans la table des produits.

Une fois que SQL a trouvé dans la table des produits le médicament qui a été délivré, il peut lire quel est le type de médicament. C'est la 3ème condition qu'on ajoute:

total_paiment_arv<-SELECT SUM(Paim) FROM Item,Prod WHERE Paim>0 AND Item.Prod=Prod.Nume AND Prod.Typ_=3

On vérifie ainsi que le type du médicament est un ARV.

On évite justement de les mélanger par cette formulation.
Le "." veut dire "qui appartient à".
Item.Prod veut dire: la colonne Prod de la table Item
Prod.Nume veut dire: la colonne Nume de la table Prod
Prod.Typ_ veut dire: la colonne Typ_ de la table Prod
Ça évite de s'y perdre.

La colonne Nume se trouve dans chaque table et contient un identifiant unique numérique, un peu comme le numéro de dossier dans Santia ou les numéros de lignes dans une feuille Excel.
Ces identifiants sont différents d'une table à l'autre.
Par exemple, chaque médicament de la table Prod a son propre identifiant.
C'est cet identifiant qui est copié dans la table Item des dispensations pour stocker la référence du médicament qui est délivré. On ne recopie pas toutes les informations du médicament (désignation, dosage, etc.) à chaque délivrance.

Les données sont stockées dans différentes tables, avec des lignes et des colonnes comme dans Excel.
Par exemple la table Prod contient une ligne par médicament, et une colonne qui indique le type de médicament.
Chaque ligne a un identifiant (la colonne Nume).
Dans certaines tables, on trouve une colonne qui porte le nom d'une autre table (ex. Prod) et qui contient l'identifiant d'une ligne dans cette autre table.
Ce lien évite de répéter les informations.

Voilà notre exemple:

A gauche, la table des dispensations Item. Sa colonne Prod contient l'identifiant du produit délivré (n°21).
Cet identifiant correspond à droite à un médicament (une ligne) dans la table Prod. Cette table nous renseigne sur le type de produit (colonne Typ_).

La condition Item.Prod=Prod.Nume ("colonne Prod de table Item = colonne Nume de table Prod") permet d'aller chercher une information dans une autre table.

Presque.
Pour les médicaments courants, on remplace simplement "Typ_=3" par "Typ_=1".
Il faut encore ajouter un filtrage sur la date dans une période:

total_paiment_arv<-SELECT SUM(Paim) FROM Item,Prod WHERE Paim>0 AND Item.Prod=Prod.Nume AND Prod.Typ_=3 AND ( Dat_ BETWEEN debut_periode AND fin_periode )

C'est plus clair. On peut même écrire ainsi :

total_paiment_arv<-SELECT SUM ( Paim ) FROM Item,Prod WHERE ( Paim>0 ) AND ( Item.Prod=Prod.Nume ) AND ( Prod.Typ_=3 ) AND ( Dat_ BETWEEN debut_periode AND fin_periode )

! Attention les espaces autour des mots debu_periode et fin_period sont obligatoires, il ne faut pas écrire "fin_periode)".

Voilà, nous avons terminé.
C'était un peu difficile mais nous avons étudié des points importants du SQL et de la structure de la base Santia.

Le SQL peut s'utiliser aussi sur d'autres bases de données comme Access de Microsoft.
Seuls les noms de tables et de colonnes changent selon les données.

Merci de votre attention,
A bientôt !