FQL is a query language that allows you to retrieve, filter and project data from any data source containing FHIR Resources. It brings the power of three existing languages together: SQL, JSON and FhirPath. It allows you to create tables and is useful for gaining insight and perform quality control.
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Implementierungsleitfaden zum Datenexport einer DiGA im Muskel-Skelett-Bereich
- Einführung 1.1 Einleitung Die Vivira App ist ein therapeutisches Trainingsprogramm bei Rücken-, Knie- und Hüftschmerzen. Adressiert werden Anwender mit nicht-spezifischen Kreuzschmerzen, Arthrose der Wirbelsäule (Osteochondrose), Arthrose der Knie (Gonarthrose), unspezifischen Knieschmerzen, Arthrose der Hüfte (Koxarthrose) und unspezifischen Hüftschmerzen. Die Vivira App bietet personalisierte und therapeutische Trainingsinhalte die sich basierend auf den Rückmeldungen der Nutzer anpassen, Möglichkeiten zur Beobachtung von Trainingsaktivität und Krankheitsverlauf, Möglichkeiten zum Testen der Bewegungsfähigkeit sowie edukative Inhalte zu der Gesundheit des Stütz- und Bewegungsapparats. Die App basiert auf Bewegungstherapie nach einem funktionellen Trainingsprinzip. Dieses Dokument dient zur Veranschaulichung der gesammelten Daten eines Patienten in der Vivira App für die technische Transferierbarkeit (Interoperabilität) in andere digitale Anwendungen. 1.2 Zielsetzung Die folgenden Spezifikationen sollen weiteren Herstellern digitaler Produkte ermöglichen, die Daten eines Patienten in der Vivira App durch ein maschinenlesbares, interoperables Format weiterzuverarbeiten. 1.3 Zielgruppe Dieses Dokument richtet sich an Anbieter, Hersteller und Entwickler von digitalen Gesundheitsanwendungen, insbesondere im Bereich Physiotherapie. 1.4 Geltungsbereich Dieses Dokument gilt zur Festlegungen der technischen und syntaktischen Interoperationalität im Sinne von §§ 5 und 6 DiGAV.
- Datengruppierung Die exportierten Daten basieren auf den Nutzereingaben und -aktivitäten in der Vivira App. Spezifisch kann in der Vivira App folgende Datengruppierung definiert werden: • Demographische Daten: Alter und Geschlecht • Anamnesedaten: Beschwerdebereich, medizinischer Befund, Bewegungseinschränkungen, Grad und Dauer des Schmerzes, bisherige Therapierung • Therapiedaten: Übungsfeedback, Verlaufsprotokoll, Trainingshistorie, Behandlungsverlauf, Bewegungstest Definition des maschinenlesbaren Datenexports digitaler Version 2.0 Seite 3 von 6 Gesundheitsanwendungen von therapeutischen Trainingsprogrammen bei Muskel-Skelett-Erkrankungen copyright Vivira Health Lab GmbH
- Datenstruktur und -format Der Aufbau und die Struktur der Daten folgen dem HL7® FHIR® Standard. Für die Repräsentation der Daten wird das JSON Datenformat verwendet. Der Zugriff auf die Daten erfolgt ausschließlich durch den oder die Patient*in mithilfe einer Exportfunktion innerhalb der Vivira App. Im folgenden Kapitel werden die einzelnen modularen Komponenten („Resources“) im HL7® FHIR® Standard spezifiziert.
- type ImplementationGuide
- FHIR R4
- status Draft
-
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Unregistered conflicting canonical
The canonical from this resource does not match any claim in this context and conflicts with a claim from another scope.
https://simplifier.net/
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