観察（AnalySemuster） – ウィキペディア

観察 （観察のための英語）は、オブジェクトの定性的特性をモデル化するためのソフトウェアテクノロジーの分析パターンです。このパターンは、ヘルスケアシステムをモデル化するための国民保健サービスプロジェクトでMartin Fowlerによって開発され、1996年に彼の本分析パターンで最初に説明されました。

現実世界のオブジェクトは、コンピューターシステムでは、データレコード、属性、オブジェクト、および賢明な方法でマッピングできます。オブジェクト指向のソフトウェアテクノロジーには、基本的に2つの異なるオプションがあります。情報は、参照されるオブジェクトの形式の関連付けとして保存するか、単純なデータ型の形の属性として保存することができます。

測定値とそのユニットの明確な割り当てを確保し、国際ユニットシステムのセマンティックな誤解を除外するために、Martin Fowlerは数量パターンを開発しました。

ただし、オブジェクトに対して複数の測定（測定）が発生するとすぐに、数量パターンを使用するときに参照の形のオブジェクトのいくつかの属性を作成する必要があり、クラスの不必要なインフレにつながります。さらに、測定固有のデータをマッピングして、モデルを拡張せずに定性的特性を統合することはできません。

National Health Serviceプロジェクトの一環として、Martin Fowlerは医師、看護師、看護師、アナリストのプロジェクトチームに統合され、臨床的観点から医療システムをマッピングするシステムを作成するタスクを委託されました。したがって、彼の提案と例は、日常生活、特に実験室の価値、血液型、疾患診断、性別などの臨床パラメーターの取り扱いと処理に基づいていますが、開発されたモデルはより一般的なソリューションにも発展しています（パターンの動機付けを参照）。

観察は、特定の時点で患者に特定の条件と測定値を割り当てることを可能にするため、医療環境で重要な役割を果たします。この事実により、最終的にファウラーは観察分析パターンを開発しました。

このような観察結果は、血圧、目の色、血液型または同様の形態です。

彼の著書分析パターンでは、マーティン・ファウラーは最終的に、パターン量、変換比、複合単位、測定の発達に関する観察パターンを紹介します。説明には、知識レベルのパターンの導入と、パターンのような構造現象タイプが含まれます。測定パターンは、考慮され、定性的情報を処理して、観測パターンの形で補完されました。

オブジェクトは健康システムに定性的（=整流）プロパティも必要であるため、これは以前のパターンの量、測定、現象ではそれほど提示できなかったため、Martin Fowlerは、定性的情報を使用して、観測パターンとして測定パターンをさらに開発することを提案します。

観察（観察、知覚のための英語）は、測定（英語での測定）、つまり統一値と測定値、またはカテゴリへの分割で構成されます。

オブジェクトへ（クラス 人 ）クラスのオブジェクトへの参照になります 観察 定義されています。観察は常に、測定または観測カテゴリの形で発生します（例：男性、女性、陽性、陰性、a、b、0、0など）。したがって、概念的観点からのタイプ観測のインスタンスは、タイプ測定のインスタンスまたはタイプカテゴリ観測のインスタンスのいずれかです。これをモデリングに実装するためには、モデリング言語が拡張され、分類、一般化の一般化が含まれます。

いくつかの現象は現象に関連しており、すべての現象はちょうど1つのタイプに属します。カテゴリ観測の固定された割り当ては、決定された現象を介して行われます。現象のタイプは、それがどのような認識であるかを示します。現象タイプに関連する現象の量は、選択された現象のタイプからのカテゴリ観測のあらゆる種類の結果を、1人の人に記述します。

現象と現象の関連は、知識のレベルを形成します。協会は、それ以外の場合はコメントとしてのみ考慮されたルールを正式にします。知識レベルと運用レベルは、ルール違反が不可能な方法で接続されています。

知識と運用レベルのレベルでの下位区分は、収集されたデータの性質を正当化します。知識レベルのオブジェクトは、運用レベルのオブジェクトとして頻繁に変化します。知識のレベルは、いわばオブジェクトの動作を説明しています。

1. 人が血液型Aに属しているという事実は、現象の人のカテゴリーの観察によって表されます 血液型a は。この現象は現象のタイプです 血液型 接続。
2. 車両のオイルレベルが低いことは、カテゴリの観察としてモデル化できます。現象のタイプは、可能な現象を持つオイルレベルです 過度に 、 OK と 低すぎる 。観測は、車両を現象にリンクします 低すぎる 。

デュアルタイムレコード [ 編集 | ソーステキストを編集します ]

多くの場合、観測には使用できる時間の枠組みが限られています。この時間ウィンドウの終点は、この観察がその妥当性を失うことを示します。この観察結果は、主に定義された時間枠で発生します。その結果、2つのタイムエントリがあります。観測の妥当性の時間枠は、記録されたときでした。ファウラーはこれのために次のモデルを構築しました。

拒否された観察 [ 編集 | ソーステキストを編集します ]

誤った観察は、医療環境で単に削除することはできません。 B.治療または治療法は、これらの誤った観察に基づいています。ここでは、多くの法的規制が観察されるべきです。 B.ドキュメント、当局へのメッセージなど。これをモデルにマッピングできるようにするために、オブジェクトが挿入されます。これは、それを拒否する観察にリンクする必要があります。

積極的な観察、仮説と予測 [ 編集 | ソーステキストを編集します ]

特に臨床領域では、100％検証された診断が試験を行わずに例外です。多くの場合、診断は多くの臨床検査と検査の後にのみ確認できます。この時点まで、臨床医は、テストによって証明される可能性があるように、それに応じてどのように治療すべきかを想定しています。

患者の観点からは、長い間確実性はありません。そこから彼は今、病気が苦しんでいます（たとえば、喉の渇き、体重減少、および多尿が糖尿病について話すことができます。これは適切なテストによって検証する必要があります）。

これをファウラーモデルで考慮するために、観測は3つのサブグループに分割されます。

仮説：さらなるテストによって確認される仮定
積極的な観察：この観察は検証され、すべての治療手順はこの観察に基づいています
プロジェクト：病気の結果として将来は何が起こるでしょうか？

関連する観察 [ 編集 | ソーステキストを編集します ]

個々の観察結果（例えば、患者の過度の渇きが糖尿病を示すことができる）をリンクするために、ファウラーは連想観察の拡大を挿入しました。個々の観測の編集と評価は、SOが関連付けられた関連する観測で関連する観察につながります。 B.糖尿病。この関連する観察結果は、関連する機能にリンクされており、その議論は観察の概念（減量、渇き、ポリウリアなど）です。結果の製品は診断です。 B.糖尿病。

• 分析パターン、既知の分析パターンの概要
• 測定値の入力に使用される現象
• 数量、そのユニットとの値のコヒーレントストレージに使用
• オブジェクトの定量的測定をモデル化するために使用される測定

• マーティン・ファウラー： 分析パターン 。 Addison-Wesley、Amsterdam 1996、ISBN 0-201-89542-0、 S. 35–55 。