título: sistema de control epidemiológico
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Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.
Facultad Matemática, Física y Computación
Licenciatura en Ciencia de la Computación
Título:
Sistema de control epidemiológico
Autor:
Manuel Alejandro Cabriales Toledo
Tutor:
Dra. Beatriz E. López Porrero
Dictamen con derechos de autor para MFC
Hago constar que el presente trabajo fue realizado en la Universidad Central Marta Abreu de Las Villas como parte de la culminación de los estudios de la especialidad de Ciencias de la Computación, autorizando a que el mismo sea utilizado por la institución, para los fines que estime conveniente, tanto de forma parcial como total y que además no podrá ser presentado en eventos ni publicado sin la autorización de la Universidad.
Firma del autor ____________
Los abajo firmantes, certificamos que el presente trabajo ha sido realizado según acuerdos de la dirección de nuestro centro y el mismo cumple con los requisitos que debe tener un trabajo de esta envergadura referido a la temática señalada.
Firma del tutor ____________ Firma del jefe del Seminario___________
Agradecimientos
Agradecimientos
Dedicatoria
Dedicatoria
Resumen
Resumen
La presente investigación tuvo como propósito el diseño e implementación del “Sistema
de control epidemiológico”, para responder con calidad, rapidez y eficiencia al proceso
de control y contención del dengue, a partir de la grave situación de salud que
actualmente aqueja a la ciudad de Santa Clara en la que se ha declarado esta
enfermedad como endémica.
El “Sistema de control epidemiológico” está diseñado e implementado de forma tal que
se satisfacen las necesidades relacionadas con la gestión de los datos de los pacientes en
el policlínico, de manera convencional, a través de informes y se logra además la
visualización geográfica de los datos de interés como son: pacientes, manzanas
infestadas y focos del mosquito Aedes aegypti incluyendo, entre sus principales
funcionalidades, el procesamiento de los datos de los pacientes y sus direcciones, que
son utilizadas para su ubicación en el mapa, posibilitando un mejor análisis de la
situación de salud, para la toma de decisiones en las tareas de enfrentamiento a la
epidemia.
En el documento de la investigación quedan descritos los elementos que conforman el
análisis, diseño e implementación del sistema propuesto, siguiendo lo establecido por el
Proceso Unificado de Desarrollo de Software y utilizando el Lenguaje Unificado de
Modelado. Para la implementación de este sistema se utilizó Access como sistema gestor
de bases de datos y Java como lenguaje de programación, para la representación de los
datos espaciales se utilizó GeoTools.
Índice
Abstract
The purpose of this research was the design and implementation of the "epidemiological control
system" to respond with quality, speed and efficiency to process control and containment from
the serious health situation currently plaguing the city of Santa Clara where this disease has been
declared as endemic.
The "epidemiological control system" is designed and implemented so that it is answering to
needs related to the conventional management of patient data at the polyclinic, through reports
and also achieves geographic visualization of information of interest such as: patients, infested
apples and focal points of mosquitos Aedes aegypti including, among its main features, the
processing of patient data and addresses, which are used for their location on the map, allowing
better analysis of health status, for decision making tasks confronting the epidemic.
In the paper research the elements of the analysis, design and implementation of the proposed
system, following the provisions of the Unified Software Development Process and using the
Unified Modeling Language are described. To implement this system was used as database
system Access, Java as programming language and for the representation of spatial data was
used GeoTools.
Índice
Contenido
Introducción: ..................................................................................................................... 1
Capítulo 1. ASPECTOS TEÓRICOS RELACIONADOS CON LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN EPIDEMIOLÓGICOS. ........................................................................... 5
1.1 Definición de los sistemas de información epidemiológicos (SIEPS). ......................... 5
1.1.1 Principales características ..................................................................................... 5
1.2 Uso de sistemas de información geográfica (SIG) en los SIEPS. ................................ 6
1.2.1 Definición de SIG ............................................................................................... 6
1.2.2 Componentes de un SIG ....................................................................................... 7
1.2.3 Caracterización de los principales SIG usados en los SIEPS .................................... 11
1.2.4 Antecedentes de utilización de sistemas de información epidemiológicos en Cuba. .... 15
1.3 Descripción del problema del control epidemiológico del dengue en el policlínico José
R. León Acosta ............................................................................................................ 16
1.4 Conclusiones parciales ....................................................................................... 18
Capítulo 2. ANÁLISIS Y DISEÑO DEL SISTEMA. ......................................................... 19
2.1. Diseño de la base de datos ................................................................................... 19
2.2. Diagrama de casos de uso y actores del sistema. .................................................... 24
2.3. Diagrama de actividad ........................................................................................ 32
2.4. Diagrama de navegación ..................................................................................... 33
2.5 Diagrama de Secuencia ....................................................................................... 34
2.6. Descripción de la organización de las clases. .......................................................... 35
2.7. Conclusiones parciales ........................................................................................ 37
Capítulo 3. DESCRIPCIÓN DE LOS ELEMENTOS PRINCIPALES DE IMPLEMENTACIÓN. ..................................................................................................... 38
3.1 Descripción de las herramientas utilizadas ............................................................. 38
3.2. Necesidad de mecanismos activos de la aplicación y solución ofrecida ...................... 39
3.3. Descripción del trabajo con las direcciones postales ................................................ 42
3.4. Indicaciones para usar el sistema ........................................................................... 48
3.5. Conclusiones parciales ......................................................................................... 60
Conclusiones ................................................................................................................. 61
Recomendaciones......................................................................................................... 62
Referencias Bibliográficas ................................................................................................ 63
Anexo 1: .................................................................................................................... 66
Anexo2: ..................................................................................................................... 68
Índice
Anexo3: ..................................................................................................................... 70
Anexo4 ...................................................................................................................... 75
Índice
Lista de Figuras
Figura 1: Primitivas geométricas en el modelo de representación vectorial y ejemplos
particulares de cada una de ellas con atributos asociados (Olaya, 2011). ......................... 9
Figura 2: Celdas de una malla ráster con sus valores asociados (Olaya, 2011). ............. 10
Figura 3: Diagrama Entidad-Relación. ............................................................................ 20
Figura 4: Clasificación de pacientes según exámenes ..................................................... 21
Figura 5: Diagrama de Casos de usos del sistema. .......................................................... 25
Figura 6: Gestionar paciente. ........................................................................................... 27
Figura 7: Diagrama para el caso de uso “Gestionar Eventos”. ........................................ 29
Figura 8: Diagrama de actividades para caso de uso “Autenticar”. ................................. 32
Figura 9: Diagrama de actividades para caso de uso “Gestionar paciente”. .................... 33
Figura 10: Diagrama de navegación para caso de uso “Gestionar paciente”. ................. 34
Figura 11: Diagrama de secuencia para caso de uso “Autenticar”. ................................. 35
Figura 12: Diagrama de clases. ........................................................................................ 36
Figura 14: Mensaje de aviso. ........................................................................................... 42
Figura 15: Ventana “Autenticar”. ................................................................................... 49
Figura 16: Ventana principal de la aplicación. ................................................................ 49
Figura 17: Ventana de “Búsqueda de un febril.” ............................................................. 50
Figura 18: Ventana “Datos paciente”. ............................................................................. 51
Figura 19: Ventana”Abrir el archivo”. ............................................................................ 51
Figura 20: Ventana para indicar el “Examen a realizar”. ................................................ 52
Figura 21: Ventana “Listado de IGM positivas por consultorio”. ................................... 52
Figura 22: Ventana “Fecha extracción febriles”. ............................................................. 53
Figura 23: Ventana “Listado IGM pendientes por consultorio”. ..................................... 53
Figura 24: Ventana “Modificar eventos”. ........................................................................ 54
Figura 25: Ventana “Introducir IGM/febriles”. ............................................................... 54
Figura 26: Ventana “Listado de IGM + por consultorio”. ............................................... 55
Figura 27: Ventana “Introducción de bloqueos”. ........................................................... 55
Figura 28 : Ventana “Introducción de focos”. ................................................................. 56
Figura 29: Ventana “Ubicación de febriles”. ................................................................... 56
Figura 30 : Ventana “Ubicación IGM positivas”. .......................................................... 57
Índice
Figura 31: Ventana “Introducir resultado”. ..................................................................... 58
Figura 32: Ventana “Introducir paciente desde laboratorio”. .......................................... 59
Figura 33: Diagrama de actividad caso de uso “Representar datos en el mapa”. ........... 66
Figura 34: Diagrama de actividad caso de uso “Gestionar Eventos”. ............................. 66
Figura 35 : Diagrama de actividad caso de uso “Introducir fecha de extracción” ........... 67
Figura 36: Diagrama de actividad caso de uso “Escribir resultados del examen” .......... 67
Figura 37: Diagrama de navegación para el caso de uso “Representar datos en el
mapa”……………………………………………………………………………………68
Figura 38: Diagrama de navegación para el caso de uso “Gestionar Eventos” ............... 68
Figura 39 : Diagrama de navegación para el caso de uso “Autenticar” .......................... 69
Figura 40: Diagrama de navegación para el caso de uso “Escribir resultados del
examen”…………………………………………………………………………………69
Figura 41: Diagrama de navegación para el caso de uso “Introducir fecha extracción”..69
Figura 42: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Gestionar Eventos” .................. 70
Figura 43: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Gestionar paciente”. ................ 71
Figura 44: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Representar datos en el mapa”. 72
Figura 45: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Escribir resultados del
examen”…………………………………………………………………………………73
Figura 46: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Introducir fecha extracción”. ... 74
Figura 47: Listado de febriles hasta días por consultorio. ............................................... 75
Figura 48: Listado de IGM + por eventos........................................................................ 75
Figura 49: Listado de febriles hasta días por eventos ...................................................... 76
Índice
Lista de Tablas
Tabla 1: Comparación entre modelos (Olaya, 2011). ...................................................... 11
Tabla 2: Descripción del caso de uso” Autenticar” ......................................................... 26
Tabla 3: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Autenticar”. ........................ 26
Tabla 4 : Descripción del caso de uso “Gestionar paciente“. .......................................... 27
Tabla 5: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Gestionar paciente”. ........... 28
Tabla 6: Descripción para el caso de uso “Representar datos mapa”. ............................. 28
Tabla 7: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Representar datos en el
mapa”. .............................................................................................................................. 28
Tabla 8: Descripción para el caso de uso “Gestionar Eventos”. ..................................... 29
Tabla 9: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Gestionar Eventos”. ........... 30
Tabla 10: Descripción para el caso de uso “Escribir resultados del examen”. ................ 30
Tabla 11: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Escribir resultados del
examen”. .......................................................................................................................... 31
Tabla 12 : Descripción para el caso de uso “Introducir fecha extracción”. ..................... 31
Tabla 13: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Introducir fecha
extracción”……………………………………………………………………………32
Introducción
1
Introducción: Las enfermedades trasmitidas por vectores constituyen un grave riesgo para los seres
humanos y una constante preocupación para las autoridades sanitarias, porque la salud y
la enfermedad, están relacionadas con el ambiente y las formas de vida del hombre
(Bottinelli, 2006 ).
Por los riesgos para Cuba, país ubicado en una región endémica de dengue y en donde el
Aedes aegypti aún constituye un grave problema para la salud de sus habitantes, se hace
necesario redimensionar la vigilancia epidemiológica y de esta manera hacer más
sostenible esta actividad (Álvarez Valdés, 2007).
La vigilancia del dengue en Cuba se basa en cuatro pilares fundamentales: la clínica, la
epidemiología, la entomología y la virología. Su objetivo es buscar, notificar y confirmar
expeditamente los casos que clínicamente despiertan la sospecha de dengue. Ante la
presencia de un caso sospechoso se desencadenan acciones intensivas de vigilancia
activa y de control con la participación tanto del sector de la salud como de otros
sectores de la comunidad (Guzmán, 2006).
En la actualidad en nuestro país se lleva a cabo un amplio control para realizar los
levantamientos de focos de vectores, acompañado de tareas de limpieza e higienización,
con el fin de erradicar enfermedades epidemiológicas, fundamentalmente el dengue y el
cólera.
El trabajo que se lleva a cabo por parte de los operarios de la campaña en la lucha anti
vectorial consta de 3 etapas: detección, destrucción del foco e impedimento de la
proliferación del mosquito Aedes aegypti. Esta labor estará influenciada por aspectos
que van desde su llegada a la vivienda, el adecuado control de foco y la supervisión por
sus superiores, hasta la posesión de recursos necesarios para un adecuado desempeño. Si
alguno de dichos aspectos es deficiente, se contribuye a una mayor infestación por dicho
insecto (Gilart Torres, 2010) .
En una situación de elevados índices de aparición de focos del vector, se comienza a
recibir en las diferentes áreas de salud pacientes febriles, a los que se les realizan
complementarios para determinar si son positivos a estas enfermedades y corresponde al
Introducción
2
área de salud el desarrollo de una serie de tareas para controlar la aparición de las
epidemias.
En un escenario como este, sería de mucha utilidad el uso de un Sistema de Información
Geográfica (SIG). Los SIG se han utilizado básicamente para analizar la asociación
entre medioambiente y enfermedad, sin embargo, actualmente se amplían sus
aplicaciones por la necesidad de incrementar la eficiencia de los programas de salud en
su toma de decisiones, debido a la limitación de recursos y al proceso de
descentralización de los servicios de salud en la mayoría de los países (Bottinelli, 2006 ).
Con un SIG se simplificarían grandes tareas como la localización de eventos de salud en
espacio y tiempo, su monitoreo y el comportamiento de factores de riesgo en un período
de tiempo dado, la identificación de áreas geográficas y grupos de población con
grandes necesidades de salud y se contribuiría a la solución de tales necesidades
mediante el análisis de múltiples variables y de la evaluación del impacto de las
intervenciones en salud.
Teniendo en cuenta lo anterior es que se justifica el planteamiento del siguiente
problema:
Actualmente en Santa Clara, en el Policlínico José R. León Acosta los datos de los
pacientes que acuden con fiebre son guardados en una tabla Excel, a partir de la cual se
mantiene el control de la realización de los exámenes complementarios para llegar a la
confirmación del diagnóstico de dengue, esta información debe ser enviada al
laboratorio de Salud Provincial y después de realizados los análisis, los resultados son
retornados al policlínico, el cual gestiona el control de los “eventos” en la zona de
salud atendida por el policlínico. Es por eso que se sería factible, la implementación de
un sistema que además de tener controlados a los febriles inespecíficos, controlara la
realización de los análisis que se realizan para darle seguimiento y que esto fluya a los
consultorios y áreas de salud, de forma tal, que se incida en el control de la realización
de los exámenes IGM, ELISA y IGG y se pueda monitorear cómo se va realizando la
campaña anti vectorial en las diferentes áreas de salud, recogiéndose la información
relacionada a las manzanas en las cuales se presentan focos del mosquito. De esta forma,
se facilitaría poder tomar decisiones de hacia dónde deben dirigirse los esfuerzos para
eliminar los focos y detener la propagación de la enfermedad.
Introducción
3
Todo esto fundamenta el diseño de una aplicación de base de datos con una interfaz que
permita obtener la información de los resultados de las pesquisas realizadas a los
pacientes por consultorios médicos y áreas de salud en la forma usual de los informes de
las aplicaciones de bases de datos y que a su vez brinde, al personal del departamento
de control epidemiológico del policlínico, facilidades para el manejo de la información
geo-referencial.
Por lo tanto se establece como Objetivo General:
Implementar un sistema para el control de la situación epidemiológica, con
respecto al dengue, del policlínico de José R. León Acosta de Santa Clara que
integre la base de datos y un SIG.
Objetivos específicos:
Diseñar una base de datos para el control epidemiológico del área de salud del
Policlínico José R. León Acosta
Implementar la aplicación, que a través de una interfaz amigable, permita tanto el
procesamiento usual de los datos, así como el manejo de la información
geográfica.
El problema se puede concretar en las respuestas a las siguientes preguntas de
investigación:
¿Será factible la utilización de mecanismos de bases de datos activas para el
control de los análisis (complementarios) que se realizan a pacientes febriles
inespecíficos?
¿Cómo influirá la segmentación de las direcciones de los pacientes en los
resultados del control epidemiológico?
¿Cuál será el elemento que permitirá el análisis geo referencial del problema: las
manzanas o las edificaciones (casas, centros de trabajos, etc.)?
¿Cómo desarrollar una interfaz gráfica que combine la manipulación de los datos
tradicionales y de datos geográficos, de forma tal que pueda ser útil en el trabajo
diario del departamento de control epidemiológico?
¿Cuál será la incidencia del uso de un Sistema de Información epidemiológico en
el control del dengue?
Introducción
4
Viabilidad de la investigación:
Para llevar a cabo esta investigación se cuenta con los datos que están
almacenados en el departamento de control epidemiológico del citado policlínico
y también con los mapas cartográficos, que serán proporcionados por el
departamento de vigilancia epidemiológica de Salud Municipal. Además, se
cuenta con los recursos de hardware y de software necesarios, así como también
con los recursos humanos que realizan el trabajo de control y vigilancia
epidemiológica en el policlínico.
Justificación del trabajo:
Con la utilización del SIEP se hará mucho más viable el control que se realizará
de los febriles inespecíficos para la determinación de un diagnóstico certero de
dengue, pues actualmente este procedimiento se realiza de forma manual, lo que
provoca lentitud en la búsqueda de los pacientes que no han acudido a los
laboratorios a realizarse los complementarios pertinentes en el rango de fechas
previsto, permitiéndose así una interacción más efectiva entre los consultorios
médicos, el área de salud y los grupos de trabajo básicos. Además con la
posibilidad del manejo de información geo-referencial, referida a manzanas con
focos de mosquitos Aedes aegypti y la ubicación de febriles y confirmados de
acuerdo a sus direcciones de residencia o trabajo, el personal del departamento
podrá mantener actualizado el panorama con respecto a la vigilancia
epidemiológica y tomar las decisiones apropiadas en cuanto al desarrollo de la
campaña.
Estructura de la tesis:
La tesis está estructurada en tres capítulos:
En el capítulo 1 se abordaran temas teóricos generales acerca de los SIG y sistemas de
ayuda al control epidemiológico, se mencionan algunos los antecedentes de la
utilización de estos sistemas en nuestro país.
En el capítulo 2: Se realiza un análisis y diseño del sistema de información usando
análisis orientado a objetos con UML (Lenguaje Unificado de Modelado) de entorno,
exponiendo los diagramas para modelar y construir el sistema. Se implementa una base
Introducción
5
de datos, la cual contiene información geográfica de interés, para su posterior
representación espacial.
En el capítulo 3: Se explican algunos de los aspectos de mayor interés desde el punto de
vista de la implementación del sistema describiéndose las soluciones de forma tal que se
concretan las respuestas a las preguntas de investigación expresadas en la introducción
del trabajo.
“Capítulo 1”
“ASPECTOS TEÓRICOS
RELACIONADOS CON
LOS SISTEMAS DE
INFORMACIÓN
EPIDEMIOLÓGICOS”
Capítulo 1
5
Capítulo 1. ASPECTOS TEÓRICOS RELACIONADOS CON LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN EPIDEMIOLÓGICOS.
1.1 Definición de los sistemas de información epidemiológicos (SIEPS). Un sistema de información epidemiológico es aquel capaz de generar información
fiable, de calidad y oportuna a partir de fuentes de datos basadas en la población, tanto
sanitarias como no sanitarias, constituyendo una de las capacidades que mejor definen el
nivel de desarrollo de una organización de salud pública (Galán, 2012).
Los sistemas de información epidemiológicos deben recopilar no solo datos sobre los
parámetros de salud de la población, el desempeño del sistema de salud y la
infraestructura sanitaria, sino también información sobre los factores determinantes de la
salud y de sus desigualdades, la cobertura y el uso de los servicios, incluidos algunos
indicadores claves para la intervención focalizada tales como el sexo, edad, la situación
socio-económica, la ubicación geográfica, nacionalidad y rasgos culturales, entre otros
(Galán, 2012).
Los SIEPS representan una poderosa herramienta de apoyo el análisis de la situación de
salud, la investigación operacional y la vigilancia para la prevención y el control de
problemas de salud. Así mismo, estos sistemas proveen el apoyo analítico para la
planeación, programación y evaluación de actividades e intervenciones del sector de
salud. La observación de los datos en los mapas, es fundamental para poder llevar a cabo
un mejor análisis de las diferentes situaciones que se pueden plantear en las áreas de
salud. Por ello, los SIG pueden considerarse parte de los sistemas de apoyo a las
decisiones para quienes formulan y dictan políticas en salud. Los SIG representan una
nueva tecnología en el campo de la salud pública que puede tener múltiples aplicaciones
que fortalecen la capacidad de gestión de los servicios de salud (OPS, 1996).
1.1.1 Principales características
Un SIEPS se define como un sistema de información que tiene como objetivo el análisis
de la situación epidemiológica de una región o país y cuenta con un gran número de
mecanismos para poder llevar a cabo el control necesario.
Estos sistemas se califican como poderosas herramientas que apoyan el análisis de la
situación de salud, la investigación operacional, la vigilancia para la prevención y el
Capítulo 1
6
control de los problemas de salud, de apoyo a la planeación, programación y evaluación
de actividades e intervenciones en el sector de la salud.
Otra de las características de los SIEPS es el hecho de que se ocupan más del estudio de
los patrones de eventos en las poblaciones que de aquellos que están relacionados con el
individuo. Los patrones se pueden ver como la agrupación de enfermedades, lesiones u
otros efectos, en tiempo, lugar o en ciertos grupos de personas(Castillo Salgado, 1996) .
Los sistemas de información se caracterizan por hacer un fuerte análisis e interpretación
de la información (procesamiento de los datos, utilización de múltiples variables de
análisis), en la generalidad de los casos, para hacer estudios estadísticos que determinen
en qué áreas o en qué situaciones es más proclive la ocurrencia de algún evento.
Según (Cruz, 2012) su característica principal es la utilización de un SIG que permita
representar geográficamente la información estadística de forma simplificada usando la
dimensión espacio.
1.2 Uso de sistemas de información geográfica (SIG) en los SIEPS. Actualmente aproximadamente un 70% de la información que manejamos en cualquier
tipo de disciplina esta geo-referenciada. Se trata de información a la cual puede
asignarse una posición geográfica, y es por tanto información que viene acompañada de
otra información adicional relativa a su localización (Olaya, 2011).
En los SIEPS la utilización de los SIG es un elemento importante y de uso obligatorio.
1.2.1 Definición de SIG
Un SIG es fundamentalmente una herramienta para trabajar con información geo-
referenciada, una definición en la que pueden entrar un gran número de tecnologías y de
otros elementos no tecnológicos (Olaya, 2011).
Se define como un sistema de hardware, software y procedimientos almacenados para
facilitar la obtención, gestión, manipulación, análisis, modelado y salida de datos
espacialmente referenciados para resolver problemas complejos de planificación y
gestión (TABARES and ARÉVALO, 2004).
Teniendo en cuenta estas definiciones los SIG abarcan entre sus funciones almacenar y
analizar información geográfica, la que debe presentarse al cliente de la mejor forma y
Capítulo 1
7
además deben permitir su consulta y manipulación en base a los permisos de que se
disponga sobre los diferentes niveles de información.
1.2.2 Componentes de un SIG
Los principales componentes de un SIG, según (Olaya, 2011) son:
Datos: Los datos son necesarios para hacer que el resto de los componentes tengan
sentido y puedan ejercer su papel en el sistema. La información geográfica, la
verdadera razón de ser los SIG, reside en los datos y es por ello que el conocimiento
exhaustivo de los datos y de su naturaleza resulta obligado para una buena
comprensión de los propios SIG.
Procesos: El análisis es una las funcionalidades básicas de los SIG y una de las
razones fundamentales que llevaron al desarrollo de estos. Un ordenador es una
herramienta con enorme capacidad de cálculo, esta puede aplicarse a los datos
espaciales para obtener resultados de muy diversa índole. En mayor o menor medida,
un SIG siempre incorpora una serie de formulaciones que permiten la obtención de
resultados y el análisis de los datos espaciales. Las formulaciones representan
procesos que pueden ser sumamente sencillos o enormemente complejos y pueden
resultar de aplicación en uno u otro campo o incluso tener carácter general.
Visualización: La visualización se refiere a cualquier tipo de información puede ser
representada de forma gráfica, lo cual habitualmente facilita su interpretación. Gran
parte de las características de la información (por ejemplo, la presencia de patrones
sistemáticos), son más fáciles de estudiar cuando se apoyan en algún elemento
visual, pues este añade un nuevo punto de vista. En el caso particular de la
información geográfica, la visualización no solo es una forma más de trabajar con
esa información, sino que resulta la forma principal.
Tecnología: Este elemento incluye tanto el hardware sobre el que se ejecutan las
aplicaciones SIG, como dichas aplicaciones, es decir el propio software del SIG.
Ambos forman un binomio tecnológico en el que se encuentran diversas alternativas,
que se enriquece diariamente con la rápida evolución del mercado tecnológico.
En lo que a hardware respecta, es el elemento físico del SIG, conforma la plataforma
sobre la que tiene lugar el trabajo. La utilización de un SIG hoy en día se puede
Capítulo 1
8
llevar a cabo en ordenadores personales o estaciones de trabajo, ya sea de forma
individual o con una arquitectura cliente-servidor más compleja.
El software es el encargado de operar y manipular los datos. Los SIG como software
han pasado por una gran evolución y bajo esa denominación se encuentran las
aplicaciones clásicas que permiten visualizar, gestionar y analizar los datos
geográficos y herramientas más especializadas que se centran en alguno de estos
campos, o bien componentes que pueden incluso pasar a formar parte de otras
aplicaciones fuera del ámbito de los SIG, pero que puntualmente requieren algunas
de sus funcionalidades, especialmente las relacionadas con la visualización de
cartografía digital
Para la representación de la información geográfica existen dos aproximaciones: el
modelo vectorial y el modelo ráster. A continuación se describen cada uno de ellos
(TABARES and ARÉVALO, 2004).
Modelo vectorial
En este modelo los objetos del mundo real son representados por puntos y líneas
que definen sus fronteras o límites, por lo que se proporciona un
posicionamiento preciso de rasgos en el espacio. Con el modelo vectorial se
específica la posición de los puntos, líneas y polígonos usados para representar
los rasgos de interés (TABARES and ARÉVALO, 2004).
Capítulo 1
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Figura 1: Primitivas geométricas en el modelo de representación vectorial y
ejemplos particulares de cada una de ellas con atributos asociados (Olaya, 2011).
Modelo ráster:
El modelo ráster consta de una rejilla regular de celdas cuadradas o
rectangulares, en el que la ubicación de cada celda o pixel está definido por su
número de fila y columna y el valor asignado a la celda indica el valor del
atributo que este representa (TABARES and ARÉVALO, 2004).
En el modelo ráster, la zona de estudio se divide de forma sistemática en una
serie de unidades mínimas (denominadas habitualmente celdas), y para cada una
de estas se recoge la información pertinente que la describe.
Capítulo 1
10
Figura 2: Celdas de una malla ráster con sus valores asociados (Olaya,
2011).
Comparación entre Modelo ráster y vectorial:
En cuanto a : Ráster Vectorial
Planteamiento Hace más énfasis en la
característica del espacio
que analizamos (qué y
cómo )
Da prioridad a la
localización de la
característica (dónde )
Precisión Limita la precisión por el
tamaño de celda
El detalle con el que
puede recogerse la
forma de una entidad
geográfica según el
modelo vectorial es, en
la práctica, ilimitado.
Volumen de almacenamiento Gran número de
elementos a almacenar
No tiene la necesidad de
representar todas la
entidades, por lo que no
necesita tantos
elementos a almacenar
Complejidad La regularidad y
sistematicidad de las
mallas ráster hacen
Los algoritmos sobre una
base vectorial son
costosos debido a que las
Capítulo 1
11
sencillo implementar
algoritmos de análisis, muy
especialmente en aquellos
que implican el uso
combinado de varias capas
operaciones
matemáticas que
implican son más
complejas y requieren
mayores números de
cálculos (aunque los
volúmenes manejados
puedan también ser
notables).
Tipo de variable o fenómeno a
recoger
Variables que requieran
una intensidad de
muestreo distinta según la
localización
(variables que resulta
interesante estudiar con
más detalle en unos
puntos que en otros)
Variables que implican
una intensidad de
muestreo constante a lo
largo del área estudiada.
Tabla 1: Comparación entre modelos (Olaya, 2011).
1.2.3 Caracterización de los principales SIG usados en los SIEPS
Muchos son los sistemas de información geográfica que actualmente se utilizan. Una
lista de los más representativos puede ser encontrada en (Salas, 2007).
Dentro de los SIG más usados en los sistemas de información epidemiológicos pueden
citarse al SIG MapInfo y el SIG denominado ArcView.
A continuación se describen las principales características de cada uno:
MapInfo Professional:
Este SIG permite la creación de mapas. Es utilizado para visualizar datos geo-
referenciados y diferentes tipos de gráficos. Se pueden llevar a cabo operaciones de
zonificación, combinación y división de objetos y definición de áreas de influencia.
Capítulo 1
12
También se pueden realizar consultas a partir de los datos cuyos resultados son
mostrados en tablas o en mapas (Daniel, 2002) .
Principales características de MapInfo Professional:
Admite la conexión a archivos creados con dBASE o FoxBASE, ASCII
delimitado, formatos de archivo Lotus 1-2-3, Microsoft Excel y Microsoft
Access; y la importación de archivos gráficos en una gran variedad de formatos.
Ofrece numerosas vistas de los datos en tres formatos: ventanas de mapa, listado
y gráfico. La tecnología de vistas dinámicas permite abrir de forma simultánea
varias vistas de los mismos datos y actualizarlas automáticamente cuando realiza
un cambio en una de las vistas.
Posibilita la creación de orígenes de datos ODBC a bases de datos remotas en
Oracle, SQL Server y Access.
Integra varias capas de un mapa, lo que permite trabajar con ellas como si fuera
una sola.
Permite crear y personalizar leyendas cartográficas para cualquier capa del mapa.
Posibilita el uso de mapas temáticos para hacer análisis de datos de gran impacto
visual, incluyendo cuadrículas temáticas de una superficie, mapas 3D y mapas de
prisma.
Usa las capacidades de la capa inferior de ráster para mejorar la sesión de trabajo.
Ofrece amplia capacidad de realizar consultas, desde selecciones sencillas de
datos a una única tabla hasta consultas SQL complejas a más de una tabla.
Ofrece un conjunto de herramientas de dibujo y edición y otras funciones para
personalizar mapas.
Incluye mapas ya preparados y funciones para crear mapas propios.
Da la posibilidad de crear informes con Crystal Reports.
Posibilita cambiar la proyección del mapa para su visualización o digitalización.
Brinda funciones de procesamiento de objetos que ayudan a corregir errores en
los datos, establecer tolerancias de ajuste de nodos para diferentes objetos,
además de reducir nodos y polígonos (Daniel, 2002).
En (Fernández, 2006) se pone de manifiesto la utilización de este SIG para manejar y
visualizar la información geográfica. También se utilizó en el sistema descrito en
Capítulo 1
13
(Cuéllar Luna, 1999) para conocer la distribución espacial y desarrollar el análisis de
algunas enfermedades infecciosas en el municipio Centro Habana de Ciudad de La
Habana, que presentaba una compleja situación ambiental.
El MapInfo fue utilizado también en el Sistema de información epidemiológico para
identificar los municipios del país con mayor incidencia de tuberculosis, detectar áreas
críticas y planificar las intervenciones de manera pertinente (Gala González, 2006).
En (González, 2010) se expone la utilización de este SIG para el desarrollo de un
sistema de información epidemiológico en que se combinaron métodos teóricos,
empíricos y estadísticos. También en (Rodríguez, 2012) se describe la utilización de
MapInfo en un sistema para el monitoreo sistemático de los factores de riesgo que
influyen en la hepatitis viral A.
ArcView
El ArcView es un sistema de información geográfico que fue lanzado en 1992, nació
como un SIG de visualización y consulta sin capacidades de análisis. Las versiones 3.x,
sin embargo, ya incorporaron módulos de análisis. Este SIG se convirtió en el número
uno del mercado y evolucionó en el ArcGIS moderno (Santiago Quintana, 2011) .
El Sistema de Información geográfica para la gestión de la estadística de salud de Cuba
(SIG-ESAC) (Fernández Núñez, 2006) utiliza el ArcView como SIG. Este sistema se
creó con el objetivo de facilitar la gestión de la estadística de salud, permitiendo
cartografiar y hacer diferentes tipos de análisis de importantes indicadores de salud:
morbilidad, mortalidad, demográficos, recursos y servicios.
Otras aplicaciones de este SIG se reportan en:
- (Melo, 2002) en que se utiliza para la realización de análisis geográficos y
espacial de la información poblacional y sanitaria.
- (Marco Marruffo, 2012) para tener un control de los casos de dengue y de las
nebulizaciones focales y peri-focales y para el tratamiento y recolección de
criaderos.
- (Curto, 2003) para pronosticar brotes epidémicos o el aumento de casos en áreas
endémicas en función de los cambios ambientales registrados mediante
información de todo tipo. En teoría esto ayudaría a programar las acciones
sanitarias sobre esos espacios.
Capítulo 1
14
GeoTools como una alternativa al uso de los SIG:
Otra herramienta que permite el análisis de datos espaciales, es GeoTools, esta nos
brinda objetos para la manipulación de datos geográficos.
GeoTools está constituida por una serie de bibliotecas de código abierto (LGPL) hechas
en lenguaje Java, que contienen métodos dóciles para la manipulación de información
geo-espacial y para el desarrollo de Sistemas de Información Geográficos propiamente
(Brian P Brown, 2007) .
Permite el trabajo con los modelos de representación de datos espaciales ráster y
vectorial y la manipulación de datos en cada uno de esos modelos, con funciones para
realizar el análisis estadístico y geográfico de los datos (Brian P Brown, 2007) .
Según la definición de (ESQUIVEL, 2013) GeoTools (Open Source Geospatial
Foundation, 2012): Es un conjunto de librerías escritas en Java que están divididas en
diferentes módulos, cada uno de ellos implementa un requerimiento específico para la
representación de información geográfica.
Las principales características de GeoTools son:
Topología basada en Java Topology Suite (JTS),
Soporte para transformaciones entre sistemas de coordenadas,
Filtros espaciales y alfanuméricos,
Soporte para formatos basados en XML/GML (González Cortés, 2013).
Soporte de formatos de acceso ráster: arcsde, arcgrid, geotiff, grassraster,
gtopo30, imagen (JPEG, TIFF, GIF, PNG), imageio-ext-gdal, Imagemoasaic,
imagepyramid, JP2K, matlab.
Soporte de bases de datos “jdbc-ng”: DB2, H2, MySQL, Oracle, PostGis,
Spatialite, SQL Server,
Formatos de acceso vectorial: app-schema, arcsde, csv, dxf, edigeo, excel,
geojson, org, property, shapefile, wfs,
Enlaces XML: Enlaces y estructuras de datos Java para los siguientes formatos:
xsd-core (xml simple types), fes, filter, gml2, gml3, kml, ows, sld, wcs, wfs,
wms, wps, vpf, Parsers/encoders adicionales para geometrías, filtros y estilos
disponibles para aplicaciones DOM y SAX (Brian P Brown, 2007).
Capítulo 1
15
1.2.4 Antecedentes de utilización de sistemas de información epidemiológicos en Cuba.
La Epidemiología es una ciencia eminentemente transdisciplinaria, en cuyo cuerpo de
conocimientos se han incorporado métodos y procedimientos de otras ciencias, como la
estadística, las ciencias sociales y de la conducta y las ciencias médicas en general.
Cuenta con un método como razonamiento causal y es considerada por algunos como la
ciencia básica de la salud pública, porque aporta las bases científicas que orientan la
toma de decisión vinculada al manejo de los problemas de salud.
La experiencia de la salud pública en Cuba se produce en un momento histórico
concreto y es parte de la transformación política, económica y social acaecida en el país.
Durante el desarrollo del sistema nacional de salud en Cuba, la epidemiología ha
proporcionado las herramientas para comprender mejor la incidencia, prevalencia,
historia natural, causa y efectos de los problemas de salud; que son imprescindibles para
el desarrollo de cada uno de los programas de control, eliminación y erradicación de las
enfermedades transmisibles. También, la epidemiología como ciencia ha incursionado
en el control de las enfermedades no transmisibles y sus factores de riesgo como el
cáncer, las enfermedades cardiovasculares y los trastornos genéticos en el campo de la
prevención primaria, lo que ha permitido en muchos casos intervenir antes de que se
declare la enfermedad y como consecuencia, aumentar la expectativa de vida de los
cubanos (Bermejo, 2011).
La utilización de la epidemiología en el proceso de toma de decisiones en Cuba, resulta
evidente, en la medida en que los servicios definen como objetivo final atender las
necesidades crecientes de la población. Las decisiones relativas a la asignación de
recursos, a la definición de las prioridades y a los objetivos que los servicios quieren
alcanzar, no pueden tomarse sin una información que permita conocer los problemas de
salud y su distribución en la población. Desde principios del período revolucionario,
específicamente en septiembre de 1962, se efectuó el Fórum de Higiene y
Epidemiología, durante sus sesiones se analizó el papel de la higiene y epidemiología en
la coordinación del plan de salud del país y la importancia de estas disciplinas en el
establecimiento de las principales prioridades de la salud pública. Este hecho da una idea
de que el proceso de planificación de salud en el país se ha realizado con un enfoque
epidemiológico y basado en la práctica social (Bermejo, 2011).
Capítulo 1
16
Una de las primeras medidas fue el desarrollo de los Sistema Locales de Salud
(SILOS), como forma de organizar la estrategia de atención primaria en salud,
promovidas a inicios de la década del 90. La propuesta inicial de estos sistemas, tuvo
como antecedente la organización del policlínico integral Aleida Fernández Chardiet en
la entonces barriada La Lisa del municipio de Marianao, iniciado en 1961 e inaugurado
en 1964. Los SILOS marcaron un hito en la observación del espacio y del territorio en la
salud pública.
Otras importantes contribuciones impulsadas a fines de la década del 80 e inicios de los
90, fue la estratificación epidemiológica como enfoque estratégico en los programas
de control, basada en la categorización de “áreas geo ecológicas” de acuerdo a factores
de riesgo, para definir intervenciones de prevención y control y la propuesta de
vigilancia de la situación de salud según las condiciones de vida, en espacios-
poblacionales (Íñiguez Rojas, 2003).
Un ejemplo más actual es el desarrollado en el municipio del Cotorro de Ciudad de la
Habana para la prevención del dengue, aplicando el enfoque de ecosistema (Álvarez
Valdés, 2007) . Para el uso de este sistema se necesita un conocimiento del sistema de
información geográfica por los usuarios los que requieren de una preparación de cómo
usar el SIG.
1.3 Descripción del problema del control epidemiológico del dengue en el
policlínico José R. León Acosta En el policlínico José R. León Acosta de la ciudad de Santa Clara, el departamento de
Control y vigilancia epidemiológica realiza el control de la situación epidemiológica del
dengue, utilizando una tabla Excel y quiere automatizar este control con un sistema de
bases de datos para su área de salud.
En la tabla Excel se guarda la información de los pacientes que acuden con fiebre al
área de salud, ya sea por cuerpo de guardia, o por el Consultorio médico de la familia.
De los pacientes se deberán almacenar:
- Sus datos generales (nombre y apellidos, sexo, fecha de nacimiento y sus
direcciones, ya que un paciente puede residir en una dirección pero pasar el día,
o la noche, o una buena parte del día en otra dirección bien por trabajar o estar en
ese otro lugar por algún motivo).
Capítulo 1
17
- La fecha de inicio de los síntomas
- El resultado del IGM que deberá ser realizado en el intervalo de los seis hasta los
diez días de la fecha de inicio de los síntomas
- El resultado de los análisis ELISA y IGG que se realizan a los 21 días de la
fecha de inicio de los síntomas en caso de que el IGM sea reactivo
Se debe tener en cuenta que puede un mismo paciente tener varios estado febriles en
fechas que disten alrededor de 15 días una de la otra y en cada ocasión los datos sobre
estos estados febriles deberán registrarse en la base de datos.
A partir de las direcciones, el área de salud controla las manzanas, la circunscripción, el
Consultorio médico, el Grupo básico de trabajo (GBT), el consejo popular y el barrio del
febril inespecífico.
Estos datos deben relacionarse a las pesquisas realizadas por los inspectores de salud en
la detección de focos del mosquito Aedes aegypti del área de salud para así definir los
Eventos que pueden surgir y tomar decisiones en cuanto a su enfrentamiento.
Los eventos son descripciones de un fenómeno natural, tecnológico o provocado por
el hombre, son el registro del tiempo y espacio del fenómeno. Por ejemplo en
(Hernandez, 2012), un evento es considerado la aparición de altos índices de
contaminación ambiental.
Según (Bottinelli, 2006 ), un evento es la aparición de un vector en una aérea
determinada, con el fin centralizar esfuerzos en las áreas de mayor cantidad de los
mismos.
Para el caso que se trata en este trabajo, se define Evento como la aparición de al menos
una IGM positiva en una manzana.
Las manzanas tienen un número que las identifica y está limitada por tres o cuatro calles.
En cada manzana existen varios consultorios, que pueden ser atendidos por un grupo
básico de trabajo.
El sistema debe ser capaz de permitir el control de los pacientes que en la fecha actual
deban realizarse la IGM (6 días a partir de la fecha de inicio de los síntomas), y de los
que están en un intervalo de 6 a díasías a partir de la fecha de inicio de los síntomas, y
que no han acudido a realizarse la prueba. Así como el seguimiento para la realización
de los exámenes ELISA e IGG.
Capítulo 1
18
Estos informes deberán ser obtenidos por manzanas, consultorios médicos, Eventos,
circunscripciones y consejos populares.
Por consiguiente, se necesita un sistema que permita tener controlados a los febriles
inespecíficos, monitorear la realización de los análisis que se realizan para darle
seguimiento y que esto fluya a los consultorios y áreas de salud de forma tal que se
incida en el control de la realización de los exámenes IGM, ELISA y IGG que
determinan la posible ocurrencia de un evento. Por otra parte se necesita también llevar
el control de cómo se va realizando la campaña anti vectorial en las diferentes áreas de
salud, recogiéndose la información relacionada a las manzanas en las cuales se presentan
focos del mosquito.
Todo esto fundamenta el diseño de una aplicación de base de datos con una interfaz que
permita obtener la información de los resultados de las pesquisas realizadas a los
pacientes por consultorios médicos, áreas de salud, etc. y que además gestione la
información geo-referencial para poder trazar una estrategia eficiente sobre las acciones
a seguir para la atención de los eventos.
1.4 Conclusiones parciales El municipio de Santa Clara ha estado muy afectado por la aparición de focos del
mosquito Aedes aegypti, lo que ha puesto en alerta roja a las autoridades sanitarias en su
ímpetu por detener la epidemia.
La necesidad de detener la epidemia no solo se resume en encontrar los focos de los
mosquitos, sino en tener controlado todo el espacio donde este pueda volar y picar a
alguna persona y expandir la enfermedad.
En la actualidad, la aplicación de los SIG a la medicina ha sido de mucha ayuda para el
control de enfermedades. Este tipo de sistema ayuda a las autoridades sanitarias a tomar
decisiones rápidas y precisas sobre algún tipo de enfermedad.
Capítulo 1
19
La interpretación de la espacialidad del proceso salud-enfermedad exige de la
integración del conocimiento geográfico, el cual se utiliza para determinar exactamente
un evento de salud pública, para la toma de decisiones más rápidas y precisas.
“Capítulo 2”
“ANÁLISIS Y DISEÑO DEL
SISTEMA DE
INFORMACIÓN”
Capítulo 2
19
Capítulo 2. ANÁLISIS Y DISEÑO DEL SISTEMA. En el presente capítulo se abordan los aspectos relacionados con la arquitectura del
sistema, el diseño de la base de datos. Se exponen los casos uso del sistema y sus
actores, se diseñan los diagramas de clases y secuencias del sistema y la base de datos
correspondiente.
Un sistema de información (SI) es un conjunto de elementos interrelacionados con el
propósito de prestar atención a las demandas de información de una organización, para
elevar el nivel de conocimientos que permitan un mejor apoyo a la toma de decisiones y
desarrollo de acciones (Peña Ayala, 2006).
2.1 Diseño de la base de datos Un modelo de datos (colección de conceptos que se pueden utilizar para describir la
estructura de una base de datos) proporciona los medios necesarios para conseguir esa
abstracción. Por estructura de una base de datos se entienden los tipos de datos, las
relaciones y restricciones que deben mantenerse para los datos. La mayoría de modelos
de datos también incluyen un conjunto de operaciones básicas para especificar las
recuperaciones y actualizaciones en la base de datos (Elmasri, 2002) .
Diagrama Entidad-Relación:
El modelo Entidad-Relación es un modelo de datos conceptual de alto nivel muy
utilizado. Este modelo y sus variaciones se emplean a menudo en el diseño conceptual
de base de datos (Ramez, 1994) .
El diagrama Entidad-Relación permite especificar los objetos de datos que entran y salen
de un sistema, los atributos que definen las propiedades de estos objetos y las relaciones
entre los objetos (Pressman, 1988).
Diagrama entidad- interrelación para el Sistema de control epidemiológico.
Capítulo 2
20
Figura 3: Diagrama Entidad-Relación.
En la Figura 3 se muestra el diagrama conceptual de la base de datos. Las principales
entidades son:
Pacientes que recogen los datos generales de los febriles inespecíficos, a continuación se
exponen los principales atributos de dicha entidad:
Paciente:
numero_Paciente: Es un campo de tipo auto-numérico, este atributo es un número único
que se genera al introducir un paciente nuevo, es utilizado como llave primaria pues, a
petición del usuario, no se recomienda la utilización de la llave natural que es el carnet
de identidad.
nombre_Paciente: Es un campo de tipo texto que indica el nombre del paciente.
primer_apellido: Es un campo de tipo texto que indica el primer apellido del paciente.
Segundo_apellido: Es un campo de tipo texto que indica el segundo del paciente
fecha de nacimiento: Este atributo es muy útil ya que el tratamiento a pacientes con una
edad determinada debe ser diferente a otros.
Capítulo 2
21
resultado_IGM: Es un campo de tipo texto que dirá si el paciente es positivo para el
examen IGM, este examen se realiza a los 6 días de la fecha de inicio de los síntomas.
resultado_ ELISA: Es un campo de tipo texto, este examen se realiza solo si la IGM es
positiva y se realiza a los 21 días de la fecha de inicio de los síntomas.
resultado_IGG: Es un campo de tipo texto, este examen se realizara a los 21 días de la
fecha de inicio de los síntomas, solo si el resultado de la ELISA es positivo, si el
resultado del mismo es reactivo el paciente será confirmado con dengue.
Algoritmo de clasificación de los febriles:
El algoritmo de clasificación de los pacientes depende de la situación epidemiológica en
que se encuentre actualmente el área de salud. En una situación normal del dengue los
pacientes se van clasificando según el siguiente algoritmo: si un paciente se realiza el
examen de IGM y este da positivo, el paciente es declarado sospechoso y deberá
realizarse el examen de ELISA, si este da positivo entonces el paciente es declarado
probable y tendrá que realizarse el examen de la IGG y si este examen es positivo
entonces el paciente es confirmado. De otra forma si alguno de los exámenes es
negativo el paciente ya no será objetivo del sistema.
Como se dijo anteriormente este algoritmo puede variar según la situación
epidemiológica, por ejemplo, si en una provincia hay un gran número de febriles y ya se
han confirmado casos de dengue, debido a la alta probabilidad que los demás febriles
también posean la enfermedad, el algoritmo se reduce a considerar únicamente el
resultado del examen de IGM positiva para declarar a un paciente como confirmado.
dir_Paciente:
id_Dirección: Este es el atributo llave y es un valor auto-numérico generado por Access
para cada dirección que se inserte.
nombre_calle: Es un texto que describe el nombre de la calle.
IGM ELISA IGG
Figura 4: Clasificación de pacientes según exámenes
Capítulo 2
22
numero_casa: Es un campo texto que describe el número de la casa.
entre_calle1: Es un campo texto que describe una de las entrecalles en la que queda el
numero_casa y la calle.
entre_calle2: Es un campo texto que describe la otra entrecalle en la que queda el
numero_casa y la calle.
número _paciente: Es un campo de tipo número, que identifica a que paciente pertenece
dicha dirección.
nro_manzana: Campo de tipo número, que indica a que manzana pertenece la dirección.
representable: Campo de Si/No que indica si la dirección que se entra es representable
en el mapa.
Manzana:
nro_manzana: Es un campo de tipo número, cada manzana tiene un número único que la
identifica, este atributo es la llave primaria.
calle1: Campo de tipo texto y es el nombre de una de las calles que delimita la manzana
calle2: Campo de tipo texto y es el nombre de una de las calles que delimita la manzana
calle3: Campo de tipo texto y es el nombre de una de las calles que delimita la manzana
calle4: Campo de tipo texto y es el nombre de una de las calles que delimita la manzana
nro_Consejo_Popular: Es campo de tipo número, que identifica al consejo popular al
que pertenece la manzana.
Eventos:
número_Evento: Es un campo de tipo número que identifica unívocamente a cada
evento, este número es utilizado como llave primaria.
fecha_Apertura: Es un campo de tipo Fecha/Hora, que indica la fecha de apertura del
evento
fecha_Probable_Cierre: Es un campo de tipo Fecha/Hora, este campo indica la fecha
probable de cierre que es 30 días después de la última IGM positiva del evento.
Nombre_caso_índice: Es campo de tipo texto con el nombre del paciente con IGM
positiva, y que es el desencadenador del evento.
Primer_Apellido: Campo de tipo texto, que contiene el primer apellido del caso índice
Segundo_Apellido: Campo de tipo texto, que contiene el segundo apellido del caso
índice
Capítulo 2
23
Fecha_inicio_sintomas: Es un campo de tipo Fecha/Hora, que indica la fecha de inicio
de los síntomas del caso índice.
Calle: Es un campo de tipo texto que indica la calle donde vive el caso índice
Numero_casa: Es un campo de tipo texto, que indica el número de la casa del caso
índice
entrecalle1: Es un campo de tipo texto, que indica una de las entrecalles en la cual se
encuentra la calle y la casa del caso índice
entrecalle2: Es un campo de tipo texto, que indica la otra entrecalle en la cual se
encuentra la calle y la casa del caso índice.
Nro_manzana: Es un campo de tipo número que indica la manzana a la que pertenece la
dirección donde se encuentra el evento.
En el diagrama también se muestra la entidad Geo-dirección que es la que contiene las
referencias necesarias para el procesamiento geográfico de las direcciones tratadas en el
problema, entidad a través de la cual se realiza el vínculo de los datos convencionales
con los geográficos para su visualización en el mapa.
La entidad Geo-dirección está formada por los siguientes atributos:
id_Direccion: Es un campo de tipo Autonumeración, que genera el Access para cada
una de las direcciones que la componen este atributo es la llave primaria de esta entidad.
Calle: Es un campo de tipo texto, que indica el nombre de la calle, de una dirección.
nro_Casa: Es un campo de tipo texto, que indica el número de la casa, de una dirección.
entrecalle1: Es un campo de tipo texto, que indica una de las entrecalles de la dirección.
entrecalle2: Es un campo de tipo texto, que indica una de las entrecalles de la dirección.
id_Consultorio: Es un campo de tipo número, que indica el número del Consultorio
médico al que pertenece esa dirección.
nro_Manzana_Par: Es un campo de tipo número que indica la manzana par de la
dirección.
nro_Manzana_Impar: Es un campo de tipo número que indica la impar de la dirección.
nro_Consejo_Popular: Es un campo de tipo número, que indica a que consejo popular
pertenece esa dirección.
latitud: Es un campo de tipo número (double), que indica la latitud en que se encuentra
esta dirección.
Capítulo 2
24
longitud: Es un campo de tipo número (double), que indica la longitud en que se
encuentra esta dirección.
Esta entidad contiene todas las direcciones previamente geo-codificada, lo cual permite
la visualización en el mapa, según la información que se desee plantear ya sea los focos,
los febriles, etc.
2.2 Diagrama de casos de uso y actores del sistema. Un caso de uso es una descripción de un conjunto de secuencias de acciones, incluyendo
variantes, que ejecuta un sistema para producir un resultado observable de valor para un
actor (Booch, 1999) .
El caso de uso es una estructura que ayuda a los analistas a trabajar con los usuarios para
determinar la forma en que se usará un sistema. Con una colección de casos de usos se
puede hacer el bosquejo de un sistema en términos de lo que los usuarios intenten hacer
con él (Schmuller, 2000).
El caso de uso es un documento narrativo que describe la secuencia de eventos de un
actor (agente externo) que utiliza un sistema para completar un proceso (Jacobson,
2000).
Los casos de uso son historias o casos de utilización de un sistema; no son exactamente
los requerimientos ni las especificaciones funcionales, sino que ejemplifican e incluyen
tácitamente los requerimientos en las historias que narran (Larman, 1999).
El diagrama de casos de uso y actores del sistema, se elabora como parte del proceso de
captura de requisitos, identificándose un actor del negocio y luego definiéndose sus
casos de uso según los roles en que participe.
Los casos de uso de los actores de este sistema se identifican a continuación:
Capítulo 2
25
Figura 5: Diagrama de Casos de usos del sistema.
El sistema de casos de uso consta de 5 actores:
- trabajador para el conjunto de trabajadores que incluyen las secretarias del
departamento de vigilancia epidemiológica del policlínico que se encargan de
“Gestionar los pacientes”,
- especialista para los especialistas del laboratorio provincial, que son los encargados de
informar los resultados de los complementarios realizados a los pacientes,
- laboratorista para los laboratoristas, que son los encargados de introducir la
actualizar, la fecha en que se le extrajo sangre al paciente.
- biólogo, es el encargado de definir los eventos
- administrador que tiene acceso a todos los casos de usos excepto al de definir los
eventos.
Descripción de los casos de usos
Caso de uso Autenticar:
Descripción:
Capítulo 2
26
Cada uno de los actores trabajador, especialista, laboratorista, biólogo y administrador,
seleccionan un usuario e introducen su contraseña, esto provoca que se conecte a la base
de datos, limitándole el acceso a las tablas que sean necesarias para el usuario
especificado.
Caso de uso Autenticar
Actores Trabajador, Administrador, biólogo, especialista ,
laboratorista
Propósito Entrada a la aplicación
Resumen Permite la entrada de los usuarios al sistema, con los
permisos asociados a cada uno de ellos
Tabla 2: Descripción del caso de uso” Autenticar”
Curso normal de los eventos
Qué hace el actor Qué hace el sistema
Selecciona la opción iniciar sesión Muestra ventana con los usuarios que
pueden Autenticar.
Selecciona un usuario e introduce una
contraseña
Verifica que el usuario y la contraseña
sean correctos, y muestra la ventana
principal de la aplicación
Tabla 3: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Autenticar”.
Caso de uso Gestionar paciente:
Descripción:
El actor “Trabajador” selecciona dentro de febril la opción de gestionar paciente, la cual
está compuesta por dos operaciones, introducir y actualizar los datos de un paciente,
como se observa en la Figura 6.
Capítulo 2
27
Figura 6: Gestionar paciente.
Tabla 4 : Descripción del caso de uso “Gestionar paciente“.
Curso normal de los eventos
Qué hace el actor Qué hace el sistema
Escoge la opción en febril Muestra las opciones de modificar o
introducir febril
Insertar un nuevo febril. Muestra la opción de llenar todos los
datos del nuevo paciente que se va a
introducir
Caso de uso
Gestionar paciente
Actores
Trabajador, Administrador
Propósito
Introducir y modificar los datos de los pacientes
Resumen
Permite la introducción de nuevos pacientes, así como la
actualización de los datos en la base de datos.
Capítulo 2
28
Seleccionar un febril existente y
modificar sus datos
Se muestra una opción para que se
puedan modificar los datos de los febriles
Tabla 5: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Gestionar paciente”.
Caso de uso “Representar datos en el mapa”:
Descripción:
El actor “Trabajador” o “Administrador”, selecciona la opción de mapa, la cual le brinda
una serie de consultas que se responderán con la información geográfica de interés, la
que será visualizada en el mapa.
Caso de uso Representar datos en el mapa
Actores Trabajador, Administrador
Propósito Poder visualizar los datos geográficos
Resumen Permite visualizar, la información de los febriles, focos, etc.
Tabla 6: Descripción para el caso de uso “Representar datos mapa”.
Curso normal de los eventos
Qué hace el actor Qué hace el sistema
Selecciona opción de mapa Muestra las opciones de los datos que se
pueden visualizar.
Selecciona una opción, por ejemplo:
“Mostar febriles”
Se muestra un visualizador de imágenes
de GeoTools con los febriles,
representados por puntos.
Tabla 7: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Representar datos en el
mapa”.
Caso de uso “Gestionar Eventos”
Descripción:
El actor “biólogo” determina si con el diagnóstico de una IGM positiva es necesario
crear un nuevo evento, ampliar el radio de un evento existente o eliminar alguno de los
ya existentes.
Capítulo 2
29
Figura 7: Diagrama para el caso de uso “Gestionar Eventos”.
Caso de uso Gestionar Eventos
Actores biólogo
Propósito Tener ubicadas las IGM positivas dentro de los eventos
Resumen Crea y ubica las IGM positivas, dentro de los eventos
Tabla 8: Descripción para el caso de uso “Gestionar Eventos”.
Curso normal de los eventos
Qué hace el actor Qué hace el sistema
Selecciona la opción de Eventos Muestra una ventana con las opciones,
modificar, eliminar o abrir expediente.
Selecciona dentro de eventos, la opción
crear expediente
Muestra una ventana para llenar los datos,
de un nuevo expediente.
Introduce los datos del nuevo expediente Inserta en la tabla evento el nuevo
expediente, como en la tabla relación
_evento, el número del evento y la
manzana que hasta ese momento lo
Capítulo 2
30
compone.
Selecciona dentro de eventos, eliminar
Evento
Muestra una ventana con los posibles
eventos a eliminar.
Selecciona un evento y lo elimina Elimina de la tabla de eventos, ese evento,
y todas las relaciones en la tabla de
relación _evento.
Selecciona dentro de eventos, la opción
modificar evento
Muestra una ventana con todas las
posibles eventos a modificar
Selecciona un evento y reduce o
aumenta su radio de acción
Introduce o quita en la tabla relación
_evento, las nuevas manzanas,
correspondiente al evento seleccionado.
Tabla 9: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Gestionar Eventos”.
Caso de uso “Escribir resultados del examen”:
Descripción:
El actor especialista del Laboratorio Provincial, carga un fichero con los nombres de los
pacientes que deben realizarse el examen, ya sea IGM, ELISA o IGG, introduce los
resultados del examen a cada paciente, indicando el complementario que se le realizó y
los exporta los resultados a un fichero.
Caso de uso Escribir resultados del examen
Actores especialista
Propósito Introducir el resultado de los exámenes de los
pacientes
Resumen Escribe el resultado de un examen de un paciente en
un fichero, para su posterior actualización.
Tabla 10: Descripción para el caso de uso “Escribir resultados del examen”.
Curso normal de los eventos.
Qué hace el actor Qué hace el sistema
Capítulo 2
31
Carga el fichero con los pacientes, que deben
realizarse el examen de IGM, ELISA, o IGG.
Muestra una ventana con los
pacientes y su respectiva
dirección.
Selecciona un paciente, indica el resultado, su
clasificación y si el examen es de IGM, se le
introduce la fluorescencia
Elimina de la tabla el paciente al
cual ya se le introdujo el
resultado.
Exporta a un fichero el resultado de exámenes
para cada paciente.
Muestra un JFileChooser para
guardar en un fichero .txt con los
resultados
Tabla 11: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Escribir resultados del
examen”.
Caso de uso “Introducir fecha extracción”:
Descripción:
El actor especialista del laboratorio, selecciona dentro del menú Laboratorio, la opción
de introducir fecha, el sistema muestra todos los pacientes que aún no se han extraído la
sangre, e introduce la fecha de extracción a cada uno de ellos.
Caso de uso Introducir fecha extracción
Actores laboratorista
Propósito Introducir la fecha de extracción de sangre de cada
paciente
Resumen Introduce la fecha en que se produjo la extracción
de sangre a cada paciente
Tabla 12 : Descripción para el caso de uso “Introducir fecha extracción”.
Curso normal de los eventos
Qué hace el actor Qué hace el sistema
Selecciona dentro de menú Laboratorio la opción
introducir fecha.
Muestra una ventana con todos
los pacientes que no se han
hecho la extracción de sangre
Capítulo 2
32
Introduce a cada paciente la fecha en que se
extrajo la sangre.
Actualiza la fecha de extracción
de cada paciente.
Tabla 13: Curso normal de los eventos para el caso de uso “Introducir fecha
extracción”.
2.3 Diagrama de actividad Los diagramas de actividades se utilizan para modelar los aspectos dinámicos de un
sistema. La mayoría de las veces, esto implica modelar los pasos secuenciales (y
posiblemente concurrentes) de un proceso computacional. Con un diagrama de
actividades también se puede modelar el flujo de un objeto conforme pasa de estado a
estado en diferentes puntos del flujo de control. Los diagramas de actividades pueden
utilizarse para visualizar, especificar, construir y documentar la dinámica de una
sociedad de objetos, o pueden emplearse para modelar el flujo de control de una
operación (Booch, 1999).
A continuación se muestran los diagramas de actividad correspondientes a los casos de
uso Autenticar y Gestionar Pacientes.
Caso de uso “Autenticar”:
Figura 8: Diagrama de actividades para caso de uso “Autenticar”.
Capítulo 2
33
Caso de uso “Gestionar paciente”:
Figura 9: Diagrama de actividades para caso de uso “Gestionar paciente”.
Ver Anexo 1 para consultar el resto de los diagramas de actividades.
2.4 Diagrama de navegación Una manera para caracterizar un cambio en un sistema es decir 1os objetos que
modificaron su estado como respuesta a qué sucesos y en qué tiempo (Schmuller, 2000).
Los diagramas de navegación no sólo son importantes para modelar los aspectos
dinámicos de un sistema, sino también para construir sistemas ejecutables a través de
ingeniería directa e inversa. Un diagrama de estados representa comportamiento que
especifica las secuencias de estados por las que pasa un objeto a lo largo de su vida en
respuesta a eventos, junto con sus respuestas a esos eventos, destacando el flujo de
control entre estados (Rumbaugh, 2000) .
A continuación se muestra el diagrama de navegación que describe el caso de uso
Gestionar paciente.
Capítulo 2
34
Figura 10: Diagrama de navegación para caso de uso “Gestionar paciente”.
Ver Anexo2 para los consultar el resto de los diagramas de navegación.
2.5 Diagrama de Secuencia El diagrama de la secuencia de un sistema muestra gráficamente 1os eventos que fluyen
de 1os actores al sistema (Larman, 1999).
El diagrama de secuencia muestra las clases que participan para la realización de un caso
de uso siguiendo la notación UML. Cada clase participante etiqueta una línea temporal.
La comunicación entre las clases participantes para cada responsabilidad individual se
muestra utilizando mensajes (Insfrán, 2002).
El diagrama de secuencia permite una modelación en detalle de los escenarios en el
funcionamiento de una aplicación, incluyendo a los actores de la misma (objetos) (Vidal,
2012) .
Capítulo 2
35
Diagrama de secuencia para caso de uso “Autenticar”:
Figura 11: Diagrama de secuencia para caso de uso “Autenticar”.
Ver Anexo3 para los consultar el resto de los diagramas de Secuencia.
2.6 Descripción de la organización de las clases. Un diagrama de clases presenta un conjunto de clases, interfaces y colaboraciones, y las
relaciones entre ellas. Se utilizan para describir la vista de diseño estático de un sistema.
Incluyen clases activas que se utilizan para cubrir la vista de procesos estáticos de un
sistema. Son importantes no sólo para visualizar, especificar y documentar modelos
estructurales, sino también para construir sistemas ejecutables, aplicando tanto
ingeniería directa como inversa (Pérez Lovelle, 2010).
En la Figura 12, se muestra el diagrama de clases de la aplicación.
Capítulo 2
36
Diagrama de clases:
Figura 12: Diagrama de clases.
En el paquete Vista se encuentra la clase visual, la cual contiene el método run,
que da inicio a la aplicación, en esta clase se programaron cada uno de los
botones que hacen llamadas a las consultas a la base de datos.
El paquete ControlBD contiene la clase Control en la que se define el método
para conectarse a la base de datos, a través del origen de datos y el método que
realiza la desconexión.
En el paquete Modelo se encuentran cada una de las clases de datos que
permiten la interacción entre la aplicación y las tablas de la base de datos
(Paciente, Dirección, etc.)
El paquete Fotos se utiliza para almacenar las fotos usadas en la aplicación,
haciéndola más agradable y sugerente a la vista.
En el paquete Útiles, está compuesto por la clase métodos en la cual aparecen
implementados los métodos que se utilizan para el procesamiento de la
información como por ejemplo:
o El método getNumeroConsultorio que retorna el número del
consultorio médico para facilitar filtrar los resultados de otras consultas
por este número.
Capítulo 2
37
o Los métodos addMinutesToDate y addDaysToDate que de
conjunto permite el cálculo de la fecha final del intervalo de tiempo para
realizarse los complementarios.
2.7 Conclusiones parciales El diseño del software se encuentra en el núcleo técnico de la ingeniería del software y
se aplica independientemente del modelo de diseño de software que se utilice.
El diseño constituye la primera de las tres actividades técnicas que se requieren para
construir el software.
En este capítulo, de la aplicación del modelo entidad interrelación, se obtiene el esquema
conceptual y finalmente el diseño relacional de la base de datos, asegurándose un diseño
de la base de datos que responde a los requerimientos del cliente y cumple las
propiedades exigidas.
Se describen también en el capítulo los principales diagramas que guiaron el diseño de la
aplicación, utilizando UML, preparando así las condiciones para la fase de
implementación.
“Capítulo 3”
“DESCRIPCIÓN DE LOS
ELEMENTOS
PRINCIPALES DE LA
APLICACIÓN”
Capítulo 3
38
Capítulo 3. DESCRIPCIÓN DE LOS ELEMENTOS PRINCIPALES DE IMPLEMENTACIÓN.
La implementación de este sistema se realizó utilizando para la programación el
lenguaje Java, en el IDE NetBeans, Access como gestor de base de datos y para la
representación espacial de los datos la herramienta GeoTools.
3.1 Descripción de las herramientas utilizadas
NetBeans:
Para la implementación de este sistema se contó con la herramienta NetBeans.
Netbeans es un proyecto de código abierto con una gran cantidad de usuarios y una
comunidad de seguidores en constante crecimiento en todo el mundo. La Plataforma
Netbeans es la base para el desarrollo de aplicaciones de escritorio complejas con un
enfoque modular y pensando en características como la extensibilidad y la escalabilidad.
El Entorno Desarrollo Integrado de Netbeans (Netbeans IDE) es una muestra del tipo de
aplicaciones que se pueden desarrollar utilizando la Plataforma, ya que el mismo está
construido sobre ella (Ferrer Rodríguez, 2013).
Java:
El lenguaje utilizado fue el Java, que es un lenguaje orientado a objetos (POO).
La POO permite fabricar programas de forma más parecida al pensamiento humano, de
hecho simplifica el problema dividiéndolo en objetos y permitiendo centrarse en cada
objeto, para de esa forma eliminar la complejidad. Cada objeto se programa de forma
autónoma y esa es la principal virtud (Sánchez, 2003).
Ventajas de Java:
Es muy similar a los lenguajes C y C++, con las ventajas que tenían estos y
con la virtud de facilitar su aprendizaje a todos los programadores de C (que
son muchos).
Eliminan los punteros, lo que aumenta su seguridad
Es totalmente orientado a objetos. Desde el principio hay que seguir un
método POO.
Está especialmente preparado para crear aplicaciones TCP/IP
Implementa de forma nativa excepciones
Capítulo 3
39
Es interpretado, un pequeño programa es el encargado de interpretar Java y
no el sistema operativo.
Control de tipos de datos más riguroso que en C
Permite usar firmas digitales para asegurar la autoría.
Multihilo, es decir permite realizar varias tareas a la vez al ordenador.
Es dinámico, los objetos se cargan en memoria cuando son necesarios
(Sánchez, 2003).
GeoTools:
Esta herramienta se utilizó para la representación geográfica de la información.
GeoTools es un conjunto de bibliotecas de código abierto que permite el trabajo con
información espacial.
Microsoft Access:
Microsoft Access es un sistema gestor de bases de datos relacional que corre sobre el
sistema operativo Windows y que fue desarrollado por Microsoft Corporation en los
Estados Unidos.
3.2 Necesidad de mecanismos activos de la aplicación y solución ofrecida La vigilancia de acciones de prevención y control, especialmente vectorial, son
fundamentales. Es por eso, que en el sector salud, para el estudio de las enfermedades
transmisibles, han sido incorporados los sistemas de gestión de bases de datos geo-
referenciadas y las demás herramientas de procesamiento y análisis que ofrecen los
Sistema de Información Geográfica (SIG), los cuales amplían las posibilidades para el
análisis epidemiológico de dichas enfermedades (Marco Marruffo, 2012).
Las base de datos activos son aquellas que poseen reglas que especifican acciones que se
activan automáticamente a causa de ciertos eventos (Elmasri, 2002).
El modelo utilizado para especificar las reglas de las bases de datos activas se conoce
como evento-condición-acción, o modelo ECA.
Una regla en el modelo ECA tiene tres componentes:
1. El (los) evento(s) que provoca(n) la acción: normalmente, estos eventos son las
operaciones de modificación de la base de datos que se aplican explícitamente a la
Capítulo 3
40
misma. No obstante, en el modelo general, podrían ser también eventos temporales u
otros tipos de eventos externos.
2. La condición que determina si debe ejecutarse la acción de la regla: una vez que se ha
producido el evento de activación, puede evaluarse una condición opcional. Si no se
especifica una condición, la acción se ejecutará una vez que se produce el evento. Si se
especifica una condición, primero se evalúa ésta y, sólo si es verdadera, se ejecutará la
acción de la regla.
3. La acción que se tomará: la acción es normalmente una secuencia de sentencias SQL,
pero también puede ser una transacción de base de datos o un programa externo que se
ejecutará automáticamente (Elmasri, 2002).
Aplicaciones potenciales para las bases de datos activas:
1. Permitir la notificación de ciertas condiciones que pueden darse. Por ejemplo,
una base de datos activa se puede utilizar para monitorizar la temperatura de un
horno industrial. La aplicación puede insertar periódicamente en la base de datos
la temperatura leyendo directamente los registros de los sensores de temperatura,
y pueden escribirse reglas activas que se activan cuando se inserta un registro de
temperatura, con una condición que comprueba si la temperatura excede el nivel
de peligro, en cuyo caso se llevaría a cabo una acción para dar la alarma
(Elmasri, 2002).
2. Las reglas activas también se pueden utilizar para implementar restricciones de
integridad mediante la especificación de los tipos de eventos que pueden
provocar la violación de las restricciones y la posterior evaluación de las
condiciones apropiadas que comprueban si las restricciones han sido realmente
violadas o no por el evento.
3. Una aplicación parecida es el uso de reglas activas para mantener la coherencia
de las vistas materializadas siempre que se modifican las relaciones de la base.
Para la realización de este software, se pensó en una base de datos activa, ya que esto
posibilitaría una automatización del sistema en lo referente a:
- Notificar al usuario Trabajador los pacientes que deben realizarse el examen
IGM por estar en el rango de 6 a díasías de la fecha de inicio de los síntomas.
- Avisar al usuario biólogo sobre la aparición de un evento.
Capítulo 3
41
En el primero de los casos, el mecanismo activo compararía la fecha de inicio de los
síntomas con la fecha actual y cuando la diferencia entre ambas sea de 6 días o más,
hasta los díasías, se emitiría un informe con los nombres de los pacientes en esta
situación.
En el segundo caso al ser confirmado un paciente con IGM positiva, esto podría ser
notificado, mediante un mensaje, al usuario biólogo, la cual ubicará este resultado en
alguno de los eventos existentes o crearía uno nuevo, permitiéndose un mejor control
sobre los eventos.
Debido a que en esta versión del sistema, a partir de la solicitud del cliente, se utiliza el
Access como gestor de datos y este no implementa ningún mecanismo de
comportamiento activo, se propone para los dos problemas descritos anteriormente una
solución desde la programación de la aplicación.
Cuando el usuario se autentica inmediatamente se realiza una consulta a la base de datos
que le informará de los resultados de interés.
En el caso del usuario biólogo en el evento ActionPerformed del botón Aceptar de la
ventana de autenticación se ejecuta la consulta que se describe a continuación:
Select distinct nroManzana from biólogo_sección (1)
en que biólogo_sección es una consulta que está almacenada en la base de datos
que devuelve los datos de los pacientes con IGM positivo y sus respectivas manzanas.
Los resultados de la consulta (1) se buscan en una tabla denominada Evento_Manzana
en que se encuentran almacenados los eventos y las manzanas que lo componen.
conexion.conectar();
conexion.preparedstatement = conexion.conn.prepareStatement(sql);
ResultSet executeQuery = conexion.preparedstatement.executeQuery();
while (executeQuery.next()) {
cantidadManzanas.add(executeQuery.getInt("nro_manzana"));
}
for (int i = 0; i < cantidadManzanas.size(); i++) {
conexion.preparedstatement = conexion.conn.prepareStatement(sql1);
conexion.preparedstatement.setInt(1, cantidadManzanas.get(i));
ResultSet executeQuery1 = conexion.preparedstatement.executeQuery();
Capítulo 3
42
boolean hasnetx = executeQuery1.next();
if (! hasnetx) {
manzaSinEventos += " " + cantidadManzanas.get(i);
}
}
if (!manzaSinEventos.equals("Hay manzas con igm positivas sin incluir en eventos")) {
JOptionPane.showMessageDialog(null, manzaSinEventos);
Contrasenna.setVisible(false);
this.setVisible(true);
} else {
Contrasenna.setVisible(false);
this.setVisible(true);
}
De esta manera, cada vez que la biólogo se autentica, se realiza este procedimiento que
mostrará las manzanas de los pacientes que no se han incluido en ningún evento.
Figura 13: Mensaje de aviso.
De la misma manera es tratado el problema del control de pacientes que están en el
rango de 6 a díasías a partir de la fecha de inicio y no se han realizado la IGM.
Se recomienda para futuras versiones la utilización de un gestor más potente como
PostgreSQL, que brinda mecanismos activos a la base de datos.
3.3 Descripción del trabajo con las direcciones postales En el presente trabajo las direcciones juegan un papel fundamental. Estas se utilizan
fundamentalmente para el control de los febriles y de los focos de mosquitos,
permitiendo así un mejor control de la epidemia, para evitar su propagación.
La importancia de las direcciones postales en el problema que se resuelve
Capítulo 3
43
Las direcciones en este sistema son de gran importancia, debido a que el sistema debe
recogerlas tanto en el caso de los pacientes como en el de los focos de aparición del
mosquito.
Con respecto a las direcciones de los pacientes estas deben en primera instancia describir
el lugar de residencia y en una segunda variante (no tratada en esta versión) la
localización de los pacientes en su centro o lugar de trabajo, o lugar en que se
encuentran la mayor parte del día o de la noche; con el objetivo de poder representarlas
en el mapa y lograr la visualización de aspectos tales como febriles inespecíficos,
febriles confirmados por IGM, febriles confirmados por ELISA o por IGG, que darán al
personal de salud las herramientas necesarias para el análisis del comportamiento de la
enfermedad y trazar las medidas para su contención.
En las áreas de salud las direcciones de los pacientes son tomadas como resultado de las
entrevistas que el personal médico les realiza a estos al acudir a consultas, en muchos
casos la información que sobre ellas se escribe, está incompleta, desordenada y no es lo
suficientemente precisa, lo que reportaría una información no confiable teniendo en
cuenta que uno de los objetivos del sistema es la visualización geográfica de los
pacientes.
También es de especial interés en el sistema poder visualizar los lugares en que se han
detectados focos del mosquito Aedes aegypti, los que serán representados a partir de la
dirección del lugar, casa o edificación en que fue encontrado, debido a que los focos
contribuyen a la expansión de la epidemia resulta muy útil saber donde se encuentran
ubicados, para concentrar la mayor cantidad de recursos en esa zona. Esta información
en el caso de los focos, es captada por los trabajadores de la campaña y en muchas
ocasiones tambien está permeada de errores.
Teniendo en cuenta lo anterior, se planteó la necesidad de realizar transformaciones a las
direcciones de forma tal de lograr mayor calidad en las mismas.
La transformación de datos es necesaria porque no siempre los datos están en la forma
más adecuada para poder aplicar los métodos que hacen falta para la tarea que se ha de
llevar a cabo y el modelo que se quiere obtener (Kimball, 2004).
El manejo de las direcciones no es tarea fácil. Más del 50% de las compañías en
Internet no pueden responder a las necesidades de todos sus clientes y no se pueden
Capítulo 3
44
relacionar con ellos correctamente a causa de la falta de calidad en sus direcciones
(Beg, 2003) .
Una solución posible al problema que se presentan con las direcciones en el sistema, es
realizar una limpieza de las mismas, en una fase de preprocesamiento, logrando así su
segmentación en sus principales componentes, calles, entrecalles, nro y otros elementos
de una forma correcta.
Tratamiento de las direcciones en la implementación del sistema
En la implementación actual del sistema, no se aplicó a las direcciones la fase de pre-
procesamiento producto de la urgencia de lograr un resultado que mostrara las
posibilidades de la aplicación de obtener información tanto a partir de los datos
convencionales como de los datos geográficos de pacientes y focos.
La solución brindada para esta versión utiliza una tabla de direcciones en que se
almacenan todas las posibles combinaciones de calles y entre calles que pertenecen al
área de salud atendida por el policlínico José R. León Acosta.
Para realizar la captación de los datos de las direcciones de los pacientes y focos, en el
sistema se realiza una comprobación que verifica que la dirección realmente existe, y es
a raíz de la misma que se calculan el Consultorio médico, la manzana y el consejo
popular.
Para el cálculo de las manzanas se utiliza el número de la casa de la dirección, siendo la
manzana par o impar en dependencia del número.
En futuras versiones del sistema se recomienda hacer un pre-procesamiento de las
direcciones, para lo cual se utilizaría el software EDPOS v1.1(Triana, 2012), este
software está implementado en la misma plataforma y lenguaje que el Sistema de control
epidemiológico y de su aplicación se obtendrán previo, a la fase de visualización en el
mapa, direcciones libres de errores.
Análisis geo-referencial del problema para el control epidemiológico
El análisis geo-referencial para el control de cualquier epidemia es de importancia vital,
este análisis puede realizarse de acuerdo al interés de quien lo utiliza por niveles, que
pueden ser continentes, países, regiones, ciudades y otros, hasta el grado de máximo
detalle que se corresponde con las direcciones de casas o edificaciones.
Capítulo 3
45
En el sistema “Sistema de control epidemiológico” se ha decidido que el análisis geo-
referencial tenga en cuenta las direcciones de casa y edificaciones y a partir de estas las
manzanas a que pertenecen dichas direcciones, de tal forma que puedan ser mostrados
en el mapa, los resultados de consultas tales como:
- Los febriles inespecíficos,
- Los febriles con IGM positiva,
- Los febriles con ELISA positiva,
- Los febriles con IGG positiva,
- Los focos de Aedes detectados, entre otras.
Para lograr que las direcciones sean mostradas en el mapa es necesario almacenar las
referencias geográficas o geo-referencias asociadas a las mismas. Al proceso mediante el
cual se hace corresponder una dirección con sus coordenadas en el mapa se denomina
proceso de Geo-codificación.
Proceso de Geo-codificación:
El proceso de geo-codificación parte de la existencia de uno o varios mapas
computarizados que estén al mismo nivel de los datos a mostrar, por lo que si se quiere
representar datos de los pacientes y focos en un área concreta por direcciones de calles,
el mapa en cuestión debe abarcar hasta el nivel de calle.
Los mapas computarizados tienen asociados a la información convencional (nombres de
calles, números, etc), información de las coordenadas, latitud y longitud, para dichos
elementos, los que son almacenados en una tabla denominada tabla de búsqueda (Daniel,
2002).
En este trabajo se utiliza un mapa de la zona centro del Municipio Santa Clara limitada
por las calles Plácido, San Isidro, Céspedes y Martí, que se corresponden con
direcciones de las casas y edificaciones de una parte del área de salud correspondiente al
Policlínico José R. Léon Acosta.
La geo-codificación se realizó usando el SIG MapInfo, y ha sido almacenada en la base
de datos en la relación de nombre Geo-dirección descrita en el capítulo 2 epígrafe 2.1.
Para la representación de los puntos en el mapa, el proceso sigue los siguientes pasos:
1. Acoplar las tablas dir-paciente con la tabla de búsqueda geo-dirección por los
campos calle, nro. de casa, “entrecalle1” y “entrecalle2”.
Capítulo 3
46
2. Tomar los campos latitud y longitud de la tabla Geo-dirección de la fila
resultado del acople, si existe.
3. Representar dicho punto en el mapa.
De igual forma se realizaría el proceso para la representación de los focos en el mapa.
Para la visualización de los datos se utilizó la herramienta GeoTools, la cual permite el
trabajo con datos espaciales, a continuación se describen los objetos más importantes
para la visualización de los datos:
Lo primero que se realiza es una consulta, para obtener los datos de interés, para la
representación de los febriles por ejemplo los pasos son los siguientes.
1. Realización de la consulta a la base de datos para obtener a todos los febriles.
2. Se inicia la carga de cada una de las capas del mapa como se muestra a
continuación.
File file = new
File("C:\\Users\\Grabiel\\Desktop\\MapasConvertidos\\Mapas_SHP\\Manza
nas_region.shp")
if (file == null) return;
File file1 = new
File("C:\\Users\\Grabiel\\Desktop\\MapasConvertidos\\Mapas_SHP\\Parcela
sSector_region.shp");
if (file1 == null) return;
File file2 = new
File("C:\\Users\\Grabiel\\Desktop\\MapasConvertidos\\Mapas_SHP\\Nombr
eCalle_text.shp");
if (file2==null) return;
3. Se crean objetos del tipo ShapefileDataStore, que son los encargados de manejar
cada una de estas capas.
shapefile = new ShapefileDataStore (file.toURI ().toURL ());
shapefile2 = new ShapefileDataStore (file1.toURI ().toURL ());
shapefile3 = new ShapefileDataStore (file2.toURI ().toURL ());
Capítulo 3
47
4. Se crea el mapa para poder visualizar los datos y se le pone título para saber que
consulta se está realizando.
MapContent map = new MapContent();
map.setTitle ("Febriles");
5. Se crean cada una de las capas para ser mostradas en el mapa pasándole el
fichero que contiene cada una de las capas y su estilo.
FeatureLayer layer = new FeatureLayer(shapefile.getFeatureSource(),
myStyle);
6. Se define el tipo Point
pointtype = DataUtilities.createType ("Location", "the_geom: Point");
7. Se crean los objetos necesarios para el trabajo con los puntos
SimpleFeatureBuilder sfb = new SimpleFeatureBuilder (pointtype);
GeometryFactory geometryFactory = JTSFactoryFinder.getGeometryFactory
(null);
Com.vividsolutions.jts.geom.Point point = geometryFactory.createPoint (new
Coordinate (longitude, latitude));
sfb.add (point);
En estas líneas de código se ejemplifica como se crearon y se almacenaron los puntos.
8. Luego para cada punto se crea un objeto de tipo DefaultFeatureCollection, para
almacenar todos los puntos que se desean mostrar, el cual contiene un método
add, que se le pasa un objeto SimpleFeature, que se crea a través de la definición
de un punto que contiene el objeto SimpleFeatureBuilder.
DefaultFeatureCollection col = new DefaultFeatureCollection ();
SimpleFeature feature1 = sfb.buildFeature (null);
col.add (feature1);
9. Luego para cada punto del arreglo que contiene los resultado de la consulta que
se desea ejecutar se creó un tipo point con su respectivas coordenadas
for (int j = 0; j < arreglo.length; j++) {
longitud = arreglo[j][0];
latitud = arreglo[j][1];
Capítulo 3
48
point = geometryFactory.createPoint (new Coordinate (longitude,
latitude));
sfb.add (point);
feature1 = sfb.buildFeature (null);
col.add (feature1);
10. Luego se definen la el color ,y el tamaño del punto, además de la forma
PolygonSymbolizer restrictedSymb = styleBuilder.createPolygonSymbolizer
(Color.white, Color.black, 0);
org.geotools.styling.Stroke stroke2 = sf.createStroke(ff.literal(Color.RED),
ff.literal(1),
ff.literal(0.3));
org.geotools.styling.Fill fill2 = sf.createFill(ff.literal(Color.YELLOW),
ff.literal(0.3));
11. Por último se agregan las nuevas capas al mapa y se muestra
map.addLayer (new FeatureLayer (col, style2));
ShowMap (Corporation);
De igual manera se hace para mostrar cualquier otro tipo de datos en el mapa ya sea
IGM, ELISA, IGG, focos, etc.
Para futuras versiones sería recomendable utilizar el PostgreSQL, ya que ofrece un
amplio conjuntos de tipos de datos geométricos, entre ellos el tipo Point y además podría
utilizarse el PostGis, plugin para la manipulación de datos espaciales.
3.4 Indicaciones para usar el sistema Para explicar el funcionamiento del sistema se hará un explicación de cómo funciona el
mismo. Explicando todas las opciones, las cuales están delimitadas según sea el usuario.
Para ingresar al sistema se necesita un Usuario y una contraseña los cuales se solicitan
cuando iniciar el sistema, y según sea el usuario se le asignaran permisos sobre la
aplicación
Capítulo 3
49
Figura 14: Ventana “Autenticar”.
Al seleccionar correctamente el usuario e introducir correctamente la contraseña, se
muestra la pantalla de la aplicación.
Figura 15: Ventana principal de la aplicación.
En el Menú Febril están las opciones de:
Capítulo 3
50
Buscar febril: Esta opción se utiliza para buscar a un paciente y modificar sus datos,
para la búsqueda de paciente se utiliza una búsqueda like, para aumentar el acierto en la
búsqueda.
Figura 16: Ventana de “Búsqueda de un febril.”
Registrar febril: Este menú se utiliza para introducir los datos de un nuevo febril, y sus
direcciones.
Capítulo 3
51
Figura 17: Ventana “Datos paciente”.
Importar datos de febriles: Esta opción carga un fichero con los resultados de los
exámenes, de IGM, IGG o ELISA realizado los pacientes, y actualiza dichos resultados.
Figura 18: Ventana”Abrir el archivo”.
Capítulo 3
52
Examen a realizar: Exporta a un fichero los datos de los pacientes que deben realizarse
determinado examen. El fichero es enviado al laboratorio.
Figura 19: Ventana para indicar el “Examen a realizar”.
Listado de IGM + por Consultorio: Lista los pacientes que el resultado del análisis de
la IGM fue positiva.
Figura 20: Ventana “Listado de IGM positivas por consultorio”.
Capítulo 3
53
En el Menú Laboratorio se encuentra las siguientes opciones:
Fecha extracción febriles: En esta opción se actualiza la fecha en la que se extrajo
sangre al paciente para el examen de IGM.
Figura 21: Ventana “Fecha extracción febriles”.
IGM pendientes por consultorio: Esta opción lista los pacientes que están pendientes a
realizarse este examen, por consultorio.
Figura 22: Ventana “Listado IGM pendientes por consultorio”.
Capítulo 3
54
En el Menú eventos se encuentran las opciones:
Modificar eventos: Esta opción permite modificar los eventos, ya sea eliminándolos o
ampliándolos. Esta opción da una información detallada de los eventos, las manzanas
que incluye el nombre del caso índice, los pacientes confirmados por cada examen.
Figura 23: Ventana “Modificar eventos”.
Introducir IGM/febriles: En esta opción se utiliza para crea un nuevo evento.
Figura 24: Ventana “Introducir IGM/febriles”.
Capítulo 3
55
Listado de IGM + por consultorio: Lista los pacientes con resultado positivo en el
IGM por consultorios.
Figura 25: Ventana “Listado de IGM + por consultorio”.
En el Menú Lucha anti vectorial existen las siguientes opciones
Introducción de bloqueos: Que especifica el que zonas alrededor de la dirección del
paciente, donde los compañeros de vectores realizaron un trabajo de control.
Figura 26: Ventana “Introducción de bloqueos”.
Introducción de focos: Esta opción permite introducir las direcciones donde se
encontraron focos de mosquitos.
Capítulo 3
56
Figura 27 : Ventana “Introducción de focos”.
En la opción de Menú mapa se puede acceder a través del submenú a:
Ubicación de febriles: Esta opción muestra la ubicación de los febriles, en el mapa,
siempre y cuando su dirección sea representable.
Figura 28: Ventana “Ubicación de febriles”.
Capítulo 3
57
Ubicación IGM positivas: Permite ubicar los pacientes que se realizaron el examen de
IGM y resultó positivo.
Figura 29 : Ventana “Ubicación IGM positivas”.
En el Menú Laboratorio Provincial existen las siguientes opciones.
Introducir resultado: Permite cargar un fichero con los pacientes que deben realizarse
determinado examen, se especifica el examen, se introducen los resultados, y estos se
exportan hacia un fichero.
Capítulo 3
58
Figura 30: Ventana “Introducir resultado”.
Insertar paciente: Posibilita insertar un paciente, luego sus datos son exportados a un
fichero, para ser enviados al policlínico para su inserción en la base de datos.
Capítulo 3
59
Figura 31: Ventana “Introducir paciente desde laboratorio”.
Los resultados de otras consultas se muestran en el Anexo4, en todos los casos estos
pueden imprimirse o ser exportados a un fichero Excel.
Capítulo 3
60
3.5 Conclusiones parciales En este capítulo se comentan sobre las soluciones ofrecidas en la etapa de
implementación a aspectos que resultaron importantes para esta aplicación, en particular
la necesidad de comportamiento activo, el tratamiento de las direcciones y el proceso de
geo-codificación; recomendándose el uso de un gestor más potente como el PostgreSQL.
Se realiza una descripción de las principales funcionalidades del sistema y se explican
brevemente algunas de las tareas de cada usuario y sus principales secciones.
Se explican también los elementos más importantes a tener en cuenta al usar el sistema,
posibilitando así una mejor comprensión y utilización del mismo.
Conclusiones
61
Conclusiones Con este trabajo se logra la implementación del “Sistema para el control
epidemiológico” del dengue, en su primera versión, para el policlínico José R. León
Acosta.
El sistema reúne en una aplicación, con un interfaz amigable, las funcionalidades que
permiten el manejo tradicional de las aplicaciones de bases de datos y la posibilidad del
análisis geo-referencial de esos datos, permitiendo a los usuarios (personal del
departamento de Vigilancia epidemiológica, médicos, entre otros) poder captar
rápidamente la situación de salud en el área de estudio y así lograr eficiencia en la lucha
contra la erradicación de los focos del mosquito y en la contención y eliminación de la
epidemia, dándose cumplimiento a los objetivos planteados en la investigación:
- Se diseñó la base de datos para el control epidemiológico del dengue.
- Se realizó el análisis, diseño del sistema, y se culminó con una primera versión
de su implementación que logra responder a la solicitud del cliente.
Recomendaciones
62
Recomendaciones Para futuras versiones de este sistema se recomienda:
La utilización del gestor de base de datos PostgreSQL que incorpora mecanismos de
bases de datos activas y facilita el tratamiento de datos espaciales.
La incorporación al sistema de un módulo de pre-procesamiento para las direcciones con
el propósito de obtener mayor calidad en la información que estas aportan.
Generalizar el sistema a otras áreas de salud de la Ciudad de Santa Clara.
Referencias Bibliográficas
63
Referencias Bibliográficas
ÁLVAREZ VALDÉS, Á. M. D. P., CRISTINA GARCÍA MELIAN, MARICEL PIQUERO VALERA, MARÍA E ALFONSO BERRIO, LÁZARA TORRES ROJO, YISEL MARINÉ ALONSO, MARÍA DE LOS A CUÉLLAR LUNA, LILIAM FUENTES GONZÁLEZ, OMAR C DE LA CRUZ CABALLERO, ANA M 2007. Sistema integrado de vigilancia para la prevención de dengue. Revista Cubana de Medicina Tropical, 59.
BEG, J. H., SHADAB 2003. Data Quality-A problem and An Approach. Wipro Technologies.
BERMEJO, P. M. 2011. Desarrollo, tendencia actual y retos de la Epidemiología
en Cuba. 2.
BOOCH, G. R., JAMES JACOBSON, IVAR MARTÍNEZ, JOSÉ SÁEZ MOLINA, JESÚS J GARCÍA 1999. El lenguaje unificado de modelado, Addison-Wesley.
BOTTINELLI, O. R.-U., SARA N. - MARDER, GABRIEL - CABRAL ORTIZ, DANIEL 2006 Uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG) para la vigilancia de enfermedades vectoriales en áreas de fronteras. . 3.
BRIAN P BROWN, M. C. R., DAVID A, BLEDSOE 2007. GeoTools: A Toolkit for Fluvial System Analysis1. Wiley Online Library.
CASTILLO SALGADO, C. 1996. Uso de los sistemas de información geográfica en epidemiología. Bol Epidemiol OPS, 17, 1-6.
CORPORATION, M. 1999. MapInfo Professional: Version 5.5, MapInfo Corporation.
CRUZ, L.-S., ROMERO-CARRAZANA, ROBERTO CRUZ-ACOSTA, ANA MORALES-LESLIE, MARTHA VÁZQUEZ-PÉREZ, ARMANDO CAIRO-ROJA, JESÚS 2012. Incidencia del virus rábico en mangostas (Herpestes auropuntactus). Cuba, enero 2004 a diciembre 2011. Rev. peru. epidemiol.(Online), 16.
CUÉLLAR LUNA, L. P. D., VICENTE I RODRÍGUEZ SALVÁ, ARMANDO BONET GORBEA, MARIANO 1999. Distribución espacial de enfermedades seleccionadas en el municipio Centro Habana, 1993-1995. Revista cubana de higiene y epidemiología, 37, 32-39.
CURTO, S. I. C., ANÍBAL E BOFFI, ROLANDO 2003. Aplicación de Sistemas de información geográfica en epidemiología: caso de estudio: malaria en la Argentina (1902–2000). GAEA, Sociedad Argentina de Estudios Geográficos, 1, 239-248.
DANIEL, L. L., PAULA WHITENER, ANGELA 2002. Inside MapInfo professional: the friendly user guide to MapInfo professional, Cengage Learning.
ELMASRI, R. N., SHAMKANT B CASTILLO, VERÓNICA CANIVELL ESPIGA, BEATRIZ GALÁN PÉREZ, GLORIA ZABALLA 2002. Fundamentos de sistemas de bases de datos, Addison-Wesley.
ESQUIVEL, E. C. M. 2013. Implementación de un sistema de información geográfica con software libre para el apoyo a la toma de decisiones en las pymes.
FERNÁNDEZ NÚÑEZ, H. M. 2006. SIG-ESAC: Sistema de Información Geográfica para la gestión de la estadística de salud de Cuba. Revista Cubana de Higiene y Epidemiología, 44.
Referencias Bibliográficas
64
FERNÁNDEZ, S. J. V., RODRÍGUEZ, MERCEDES RODRÍGUEZ, MEDINA, RAMÓN SUÁREZ 2006. Epidemiología de la Lepra en la provincia de Villa Clara (1990-2001). Revista Cubana de Higiene y Epidemiología, 44.
FERRER RODRÍGUEZ, N. 2013. Sistema para la Traducción de Protocolos en el Módulo Emisor ICE. Revista Estudiantil Nacional de Ingeniería y Arquitectura. RNPS 2359. ISSN 2307-471X, 3, 29-36.
GALA GONZÁLEZ, Á. O. G., LISSET ARMAS PÉREZ, LUISA GONZÁLEZ OCHOA, EDILBERTO 2006. Tuberculosis por municipios y sus prioridades: Cuba 1999-2002. Revista Cubana de Medicina Tropical, 58.
GALÁN, M. 2012. Sistemas de información de salud pública. En: Manual de salud electrónica para directivos de servicios y sistemas de salud. Santiago: CEPAL, 2012. p. 253-272. LC/L. 3446.
GILART TORRES, N. I., MONIER TORNES, AIMÉ SÁNCHEZ JACAS, ISOLINA 2010. Lucha antivectorial contra el Aedes aegypti: grado de satisfacción con el servicio de vectores en un área de salud urbana. Medisan, 14.
GONZÁLEZ CORTÉS, F. 2013. Integración de GeoTools en gvSIG CE.
GONZÁLEZ, J. D. P. R., MARÍA GLORIA FABREGAT GARCÍA, ILIANA DEL CARMEN MORFFI HERMIDA, ALINA ESTHER GONZÁLEZ 2010. Aplicación de un sistema de información geográfica a la gestión informativa de la tuberculosis pulmonar. Medisur, 8, 398-406.
GUZMÁN, M. G., PELÁEZ, OTTO KOURÍ, GUSTAVO QUINTANA, IBRAHIM VÁZQUEZ, SUSANA PENTÓN, MACDELÍN ÁVILA, LUIS CARLOS 2006. Caracterización final y lecciones de la epidemia de dengue 3 en Cuba. Rev Panam Salud Publica, 19, 283.
HERNANDEZ, J. C. C. 2012. Monitoreo de la infeccion respiratoria aguda en Manizales, mediante sistema deinformación geográficos. 14.
ÍÑIGUEZ ROJAS, L. 2003. Geografía y salud en Cuba: Tendencias y prioridades. Revista Cubana de Salud Pública, 29.
INSFRÁN, E. T., ELENA MARTÍ, SOFÍA BURBANO, MARGARITA. Transformación de Especificación de requisitos en esquemas conceptuales usando Diagramas de Interacción. Memorias del Workshop en Ingeniería de Requisitos, Valencia, España, 2002. 91-105.
JACOBSON, I. B., GRADY RUMBAUGH, JAMES RUMBAUGH, JAMES 2000. El proceso unificado de desarrollo de software, Addison Wesley Reading.
KIMBALL, R. C., J 2004. The data warehouse ETL toolkit: practical techniques for extracting. Cleaning, Conforming, and Delivering Data, 528.
LARMAN, C. 1999. UML y Patrones, Pearson.
MARCO MARRUFFO, X. B., YUDITH ONTIVEROS, DIXON CHIRINOS, WILLIAM COLMENAREZ, GUILLERMO CÁRDENAS 2012. Aplicación de un sistema de información geográfica para la vigilancia y prevención de dengue. Vol. 10, Nº 1, Ene-Jun.
MELO, E. C. L., A 2002. Control de la fiebre aftosa: la experiencia americana. Rev. sci. tech. Off. int. Epiz, 21, 689-694.
Referencias Bibliográficas
65
OLAYA, V. 2011. Sistemas de Información Geográfica. Cuadernos Internacionales de Tecnología para el Desarrollo Humano, 2009, núm. 8.
OPS 1996. Uso de los sistemas de información geográfica en epidemiología (SIG-Epi). Boletín Epidemiológico, 17.
PEÑA AYALA, A. 2006. Ingeniería de Software: una guía para crear Sistemas de Información. México: sn, 6, 2306-2495.
PÉREZ LOVELLE, S. O. V., FERNANDO 2010. Perfil para representar una arquitectura de componentes en UML. Ingeniería Industrial, 27, 5 pág.
PRESSMAN, R. S. T., JOSE MARIA 1988. Ingeniería del software, McGraw Hill.
RAMEZ, E. S. B., NAVATHE 1994. Sistemas de Bases de Datos, Conceptos Fundamentales. Addison-Wesley Iberoamericana.
RODRÍGUEZ, H. M. L., MARIBEL SÁNCHEZ ISAAC, JORGE ALBERTO MARTÍNEZ SÁNCHEZ, ODALYS CUTÍN SOLIS, SUSANA SOLIS 2012. Estratificación epidemiológica de la morbilidad por hepatitis viral tipo A. 10 de Octubre, 2010. Revista Cubana de Tecnología de la Salud, 3.
RUMBAUGH, J. B., GRADY JACOBSON, IVAR 2000. El lenguaje unificado de modelado: manual de referencia.
SALAS, M. M. 2007. Sistemas de Información Geográfica.
SÁNCHEZ, J. 2003. JAVA 2.
SANTIAGO QUINTANA, E. O. P., ANA CRISTINA VALENTÍN, CRIADO BELÉN MARTÍN RAMOS, LUIS MARTÍN FERNÁNDEZ 2011. LibroSIG: aprendiendo a manejar los SIG en la gestión ambiental.
SCHMULLER, J. 2000. Aprendiendo UML en 24 horas, Pearson educación.
TABARES, B. A. L. & ARÉVALO, A. M. R. 2004. GUÍA METODOLÓGICA PARA LA GENERACIÓN DE SERVICIOS EN LÍNEA A PARTIR DE LOS ESTÁNDARES WFS Y WMS BASADOS EN VISUALIZACIÓN CON TRÁFICO LIVIANO Y MANEJO DE SEGURIDAD.
TRIANA, L. P. 2012. Estandarización de direcciones postales.
VIDAL, C. L. S., RODOLFO F RIVERO, SABINO VILLARROEL, RODOLFO H 2012. Extensión del Diagrama de Secuencias UML (Lenguaje de Modelado Unificado) para el Modelado Orientado a Aspectos. Información tecnológica, 23, 51-62.
Anexos
Anexo 1:
Figura 32: Diagrama de actividad caso de uso “Representar datos en el mapa”.
Figura 33: Diagrama de actividad caso de uso “Gestionar Eventos”.
Anexos
Figura 34 : Diagrama de actividad caso de uso “Introducir fecha de extracción”
Figura 35: Diagrama de actividad caso de uso “Escribir resultados del examen”
Anexos
Anexo2:
Figura 36: Diagrama de navegación para el caso de uso “Representar datos en el
mapa”.
Figura 37: Diagrama de navegación para el caso de uso “Gestionar Eventos”
Anexos
Figura 38 : Diagrama de navegación para el caso de uso “Autenticar”
Figura 39: Diagrama de navegación para el caso de uso “Escribir resultados del
examen”
Figura 40: Diagrama de navegación para el caso de uso “Introducir fecha extracción”
Anexos
Anexo3:
Figura 41: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Gestionar Eventos”
Anexos
Figura 42: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Gestionar paciente”.
Anexos
Figura 43: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Representar datos en el
mapa”.
Anexos
Figura 44: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Escribir resultados del
examen”.
Anexos
Figura 45: Diagrama de secuencia para el caso de uso “Introducir fecha
extracción”.
Anexos
Anexo4 Listado de febriles hasta días por Consultorio: Lista los febriles, que están en el rango
de 6 hasta días de la fecha de inicio de los síntomas y que no se han realizado la IGM.
Figura 46: Listado de febriles hasta días por consultorio.
Listado de IGM + por Eventos: Lista los pacientes a los que su examen de IGM dio
positiva, por eventos.
Figura 47: Listado de IGM + por eventos
Anexos
Listado de febriles hasta días por eventos: Lista los febriles que no se han realizado el
examen de IGM, por eventos.
Figura 48: Listado de febriles hasta días por eventos