Delineando a pesquisa clínica 4a Ed

(AlbertoBarroso) #1

medida, a data/hora em que ela foi feita e seu resultado ou valor. Um dos
campos da linha deve incluir o número de identificação do sujeito para
poder relacionar a aferição com os campos específicos do sujeito. Nessa
base de dados relacional com múltiplas tabelas, a relação entre a tabela
dos sujeitos e as tabelas das aferições é chamada de um para muitos.
Estritamente falando, o termo “relacional” tem pouco a ver com as
relações entre as tabelas. De fato, “relação” é o termo formal da teoria dos
conjuntos matemáticos para uma tabela de dados (3, 4).
Embora os participantes do nosso estudo sobre icterícia tenham feito o
exame de QI apenas aos cinco anos, a maioria deles foi também avaliada
em outros momentos, durante os quais, junto com outras aferições, foram
aferidos o peso e a altura. Os dados sobre altura e peso foram usados para
calcular o índice de massa corporal (IMC) e os percentis das curvas de
crescimento. (Ver “Extraindo Dados [Consultas]” mais adiante neste
capítulo.) A melhor forma de acomodar esses dados é em uma tabela
separada de avaliações, na qual cada linha corresponde a uma
determinada avaliação, e as colunas representam a data da avaliação, os
seus resultados e o número de identificação do sujeito, permitindo fazer a
relação com dados da tabela de sujeitos, como sexo, data de nascimento
(DN) e ocorrência de icterícia neonatal (Figura 16.2). Nessa estrutura de
banco de dados com duas tabelas, para realizar consultas na tabela de
avaliações sobre todas as avaliações realizadas em um determinado
período de tempo, deve-se fazer a busca na coluna da data em que foram
realizadas. Mudanças em campos específicos ao sujeito, como data de
nascimento, são feitas em apenas um local, sendo preservada a
consistência. Campos envolvendo identificadores pessoais, como nome e
data de nascimento, aparecem apenas na tabela de sujeitos. As outras
tabelas são relacionadas a essas informações, por meio do número de
identificação do sujeito (IDsujeito). O banco de dados pode, ainda ,
acomodar sujeitos que não fizeram nenhuma avaliação (como, neste
exemplo, Alejandro, Ryan, Zachary e Jackson).

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