Ce projet fournit des conteneurs Docker optimisés pour déployer des instances de REDCap, un outil de gestion de bases de données cliniques et de formulaires électroniques. Destiné aux hôpitaux et établissements de santé, il facilite l'hébergement sécurisé et la gestion centralisée de données médicales sensibles. Les conteneurs sont conçus pour être légers, sécurisés et compatibles avec les environnements hospitaliers exigeants.

Ce projet est un serveur FHIR qui fournit des informations sur les professionnels de santé, les établissements de santé et les services de santé. Il est basé sur la librairie HAPI FHIR et utilise MongoDB pour le stockage des données. Il offre des performances optimisées pour la lecture et est scalable.

SCALPEL-Flattening est une bibliothèque open source conçue pour transformer et optimiser les données du Système National des Données de Santé (SNDS) en France. Elle permet de convertir des fichiers CSV en formats compressés comme Parquet, puis de les fusionner en tables unifiées pour faciliter l'extraction de concepts médicaux. Ce processus accélère l'analyse des données de santé tout en réduisant leur volume, rendant les bases de données plus accessibles et exploitables pour la recherche et les études épidémiologiques.

Ce projet vise à fournir des informations détaillées sur les ensembles de données, les schémas et les requêtes utilisés pour l'expérimentation dans une recherche sur l'optimisation de requêtes basée sur un schéma pour des bases de données de graphes. Les ensembles de données comprennent YAGO et LDBC-SNB, qui sont représentés sous forme de nœuds et d'arêtes dans des graphiques. Des schémas spécifiques ont été créés pour chaque ensemble de données pour aider à l'optimisation de requêtes basée sur un schéma. Les requêtes examinées dans l'étude sont acycliques et récursives ou non récursives, avec des formes de requêtes allant de l'arbre aux cycles.