最常见的例子是“县”字段。在其他数据集中，具有相同位 这就产生了一些 置数据粒度的字段可能被标记为“地点”、“事件位置”、“设施位置”或简称为“位置”。FAACT 使用 NIEM 标准用相同的 NIEM 类型对这些字段中的每一个进行编码。通过这种方式，NIEM 标准清楚地定义了数据元素，并消除了不同用户与数据交互时的歧义。
克服 NIEM 的细微差别
虽然使用起来很简单，但将 NIEM 标准应用于这些数据集却是一个复杂的过程。例如，根据阿片类药物相关数据集的不同，“与毒品有关的事件”可能意味着很多事情，包括呼叫警察或救护车、某人入院、患者接受诊断或患者入院治疗。
跨数据集对过量用药进行分类也很复杂。通常，医疗保健提 亚洲数据 供者会将其记录为致命或非致命，但某些数据集包含更大的粒度，FAACT 平台必须考虑到这些粒度。 ，例如，如何记录患有多种健康状况的过量用药受害者？如何治疗多次入院治疗的 选择最佳网站模板的技巧 患者？这算是一次事件还是多次事件？如何记录体内有多种化合物（而不仅仅是阿片类药物）的患者？
这些只是将 NIEM 标准应用
于这些不同数据集时必须考虑的一些 邮寄线索 场景。由于 FAACT 是一个自助服务平台，因此重要的是用户不必浪费时间回到数据管理员那里了解数据。在弗吉尼亚州的案例中，除了 NIEM 标准之外，数据字典创建了定义每个数据集并提供有关数据结构更详细信息的模型。这确保正确使用数据来做出准确的决策。