Thesis (M.S.)--California Polytechnic State University, 2009. / Title from PDF title page; viewed on Mar. 25, 2009. "March 2009." "In partial fulfillment of the requirements for the degree [of] Master of Science in Computer Science." "Presented to the faculty of California Polytechnic State University, San Luis Obispo." Major professor: Alexander Dekhtyar, Ph.D. Includes bibliographical references (p. 58-59). Also available on microfiche.

Thesis (M.C.S.) - Carleton University, 2006. / Includes bibliographical references (p. 107-111). Also available in electronic format on the Internet.

Thesis (M.S.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Architecture, 1977. / Includes bibliographical references.

Thesis (M. Inf. Sc.)--University of Pretoria, 2002. / Summaries in Afrikaans and English. Includes bibliographical references.

Thesis (M.C.S.) - Carleton University, 2006. / Includes bibliographical references (p. 93-97). Also available in electronic format on the Internet.

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Introdução. A violência é um dos problemas mais sérios de Saúde Pública. Para conhecê-lo, usam-se, principalmente, dados de mortalidade, reconhecendo-se, no entanto, como relevante, o uso de outros dados para o monitoramento desses eventos. Objetivo. Fornecer subsídios para a implantação de um Sistema de Vigilância de Causas Externas (CE), por meio da análise de dados oriundos de diferentes fontes de informação e subseqüente relacionamento entre os bancos de dados produzidos por essas fontes. Metodologia. Para análise da mortalidade utilizou-se o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM/MS); para os de morbidade hospitalar, o Sistema de Informações Hospitalares (SIH/SUS); para a morbidade não hospitalar criou-se um sistema de informações para as unidades de urgência e emergência. Esses bancos foram relacionados entre si e com o da Secretaria de Justiça e Segurança Pública (Sistema de Registro de Ocorrências Policiais), por meio do aplicativo RecLinkII. Resultados. Dados de 1980 a 2002 mostram que os coeficientes de mortalidade são sempre mais elevados em Cuiabá que no Brasil e Mato Grosso; o homicídio é a principal causa de morte, com tendência de crescimento. As internações por CE também apresentam índices superiores aos do Brasil e do Estado, assim como as taxas relativas ao tempo médio de permanência, gasto médio e mortalidade hospitalar; o traumatismo é a principal lesão e, diferente da mortalidade, os acidentes, exceto os de transporte, são as principais causas de internação. Quanto às unidades de urgência e emergência, verificou-se que é viável e necessária a implantação da ficha de notificação; a qualidade do preenchimento foi boa nos itens identificação e tipo de CE, possibilitando o uso dessas informações; a análise epidemiológica mostrou que os acidentes são mais freqüentes e que 97% dos pacientes, atendidos nessas unidades, receberam alta na própria unidade. Um dos usos do processo de relacionamento é o aprimoramento da qualidade da informação gerada por esses bancos e o monitoramento dos eventos; o relacionamento entre os bancos é possível, mas é recomendável que se inicie com o SIM e SIH/SUS. Conclusões: O perfil de morbimortalidade apresentado para os diferentes sistemas é muito distinto, o que aponta para a necessidade de integração desses bancos de dados para ampliar o conhecimento sobre os acidentes e violências. No entanto, é necessário estabelecer metas a curto, médio e longo prazo, que contemplem, no mínimo, a melhoria da qualidade da informação, a criação de uma equipe de vigilância de causas externas e a implantação de um sistema de informação para unidades de urgência e emergência. / Introduction. Violence is one of the most serious public health problems. It is studied mainly by means of mortality data, although the use of other data for monitoring such events is also recognized to be important. Objective. To furnish support for implementing an External Causes Surveillance System, by means of analyzing data from different information sources and subsequently correlating between the databases produced from these sources. Methodology. To analyze the mortality data, the Ministry of Health Mortality Information System (SIM/MS) was utilized. For the morbidity data, the National Health System Hospitalization Information System (SIH/SUS) was utilized. For non-hospitalized morbidity, an information system for urgency and emergency units was created. These databases were correlated with each other and with those of the Justice and Public Security Department (Police Occurrences Registration System), by means of the RecLinkII software. Results. Data from 1980 to 2002 showed that the mortality coefficients were always higher in Cuiabá than in the State of Mato Grosso or Brazil. Homicide was the principal cause of death, with a rising trend. Hospitalization due to external causes also presented higher rates in Cuiabá than in the whole state or the country, as did the rates for the mean length of stay, mean expenditure and mortality in hospital. Trauma was the principal injury and, differing from mortality, accidents other than traffic accidents were the main causes of hospitalization. With regard to the urgency and emergency units, it was seen that it was possible and necessary to implement a notification card system. The quality of filling in the information was good for the items of identification and external cause type, thus making it possible to use this information. Epidemiological analysis showed that accidents were most frequent and that 97% of the patients attended in these units were discharged from these same units. One of the uses of the correlation process is to improve the quality of the information generated by these databases and to monitor events. Correlations between the databases are possible, but it is recommendable to start with SIM and SIH/SUS. Conclusions. The morbidity-mortality profiles presented by the different systems are very distinct from each other, and this indicates the need to integrate these databases in order to expand the knowledge about accidents and violence. However, short, medium and long-term targets need to be established, at least with regard to improving the quality of the information, creating an external causes surveillance team and implementing an information system for the urgency and emergency units.

Introdução. A violência é um dos problemas mais sérios de Saúde Pública. Para conhecê-lo, usam-se, principalmente, dados de mortalidade, reconhecendo-se, no entanto, como relevante, o uso de outros dados para o monitoramento desses eventos. Objetivo. Fornecer subsídios para a implantação de um Sistema de Vigilância de Causas Externas (CE), por meio da análise de dados oriundos de diferentes fontes de informação e subseqüente relacionamento entre os bancos de dados produzidos por essas fontes. Metodologia. Para análise da mortalidade utilizou-se o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM/MS); para os de morbidade hospitalar, o Sistema de Informações Hospitalares (SIH/SUS); para a morbidade não hospitalar criou-se um sistema de informações para as unidades de urgência e emergência. Esses bancos foram relacionados entre si e com o da Secretaria de Justiça e Segurança Pública (Sistema de Registro de Ocorrências Policiais), por meio do aplicativo RecLinkII. Resultados. Dados de 1980 a 2002 mostram que os coeficientes de mortalidade são sempre mais elevados em Cuiabá que no Brasil e Mato Grosso; o homicídio é a principal causa de morte, com tendência de crescimento. As internações por CE também apresentam índices superiores aos do Brasil e do Estado, assim como as taxas relativas ao tempo médio de permanência, gasto médio e mortalidade hospitalar; o traumatismo é a principal lesão e, diferente da mortalidade, os acidentes, exceto os de transporte, são as principais causas de internação. Quanto às unidades de urgência e emergência, verificou-se que é viável e necessária a implantação da ficha de notificação; a qualidade do preenchimento foi boa nos itens identificação e tipo de CE, possibilitando o uso dessas informações; a análise epidemiológica mostrou que os acidentes são mais freqüentes e que 97% dos pacientes, atendidos nessas unidades, receberam alta na própria unidade. Um dos usos do processo de relacionamento é o aprimoramento da qualidade da informação gerada por esses bancos e o monitoramento dos eventos; o relacionamento entre os bancos é possível, mas é recomendável que se inicie com o SIM e SIH/SUS. Conclusões: O perfil de morbimortalidade apresentado para os diferentes sistemas é muito distinto, o que aponta para a necessidade de integração desses bancos de dados para ampliar o conhecimento sobre os acidentes e violências. No entanto, é necessário estabelecer metas a curto, médio e longo prazo, que contemplem, no mínimo, a melhoria da qualidade da informação, a criação de uma equipe de vigilância de causas externas e a implantação de um sistema de informação para unidades de urgência e emergência. / Introduction. Violence is one of the most serious public health problems. It is studied mainly by means of mortality data, although the use of other data for monitoring such events is also recognized to be important. Objective. To furnish support for implementing an External Causes Surveillance System, by means of analyzing data from different information sources and subsequently correlating between the databases produced from these sources. Methodology. To analyze the mortality data, the Ministry of Health Mortality Information System (SIM/MS) was utilized. For the morbidity data, the National Health System Hospitalization Information System (SIH/SUS) was utilized. For non-hospitalized morbidity, an information system for urgency and emergency units was created. These databases were correlated with each other and with those of the Justice and Public Security Department (Police Occurrences Registration System), by means of the RecLinkII software. Results. Data from 1980 to 2002 showed that the mortality coefficients were always higher in Cuiabá than in the State of Mato Grosso or Brazil. Homicide was the principal cause of death, with a rising trend. Hospitalization due to external causes also presented higher rates in Cuiabá than in the whole state or the country, as did the rates for the mean length of stay, mean expenditure and mortality in hospital. Trauma was the principal injury and, differing from mortality, accidents other than traffic accidents were the main causes of hospitalization. With regard to the urgency and emergency units, it was seen that it was possible and necessary to implement a notification card system. The quality of filling in the information was good for the items of identification and external cause type, thus making it possible to use this information. Epidemiological analysis showed that accidents were most frequent and that 97% of the patients attended in these units were discharged from these same units. One of the uses of the correlation process is to improve the quality of the information generated by these databases and to monitor events. Correlations between the databases are possible, but it is recommendable to start with SIM and SIH/SUS. Conclusions. The morbidity-mortality profiles presented by the different systems are very distinct from each other, and this indicates the need to integrate these databases in order to expand the knowledge about accidents and violence. However, short, medium and long-term targets need to be established, at least with regard to improving the quality of the information, creating an external causes surveillance team and implementing an information system for the urgency and emergency units.

In an increasing number of use cases, databases face the challenge of managing heterogeneous data. Heterogeneous data is characterized by a quickly evolving variety of entities without a common set of attributes. These entities do not show enough regularity to be captured in a traditional database schema. A common solution is to centralize the diverse entities in a universal table. Usually, this leads to a very sparse table. Although today’s techniques allow efficient storage of sparse universal tables, query efficiency is still a problem. Queries that address only a subset of attributes have to read the whole universal table includingmany irrelevant entities. Asolution is to use a partitioning of the table, which allows pruning partitions of irrelevant entities before they are touched. Creating and maintaining such a partitioning manually is very laborious or even infeasible, due to the enormous complexity. Thus an autonomous solution is desirable. In this article, we define the Online Partitioning Problem for heterogeneous data. We sketch how an optimal solution for this problem can be determined based on hypergraph partitioning. Although it leads to the optimal partitioning, the hypergraph approach is inappropriate for an implementation in a database system. We present Cinderella, an autonomous online algorithm for horizontal partitioning of heterogeneous entities in universal tables. Cinderella is designed to keep its overhead low by operating online; it incrementally assigns entities to partition while they are touched anyway duringmodifications. This enables a reasonable physical database design at runtime instead of static modeling.

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