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h1. Nota técnica matriz de indicador
# Nota técnica matriz de indicador
h2. Introdução
 
A Nota ténica matriz é um artefato para ser copiado e colado em uma nova nota técnica no [wiki Conass|https://wiki.conass.org.br] que envolva indicador. Dessa forma, é assegurado o preenchimento dos tópicos padrão.
## Introdução
Segundo o [caderno verde|https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/490669/mod_resource/content/1/RIPSA%20Indicadores%20basicos%20para%20a%20saude%20no%20Brasil.pdf] da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA), existem seis subconjuntos temáticos: *demográficos*, *socioeconômicos*, *mortalidade*, *morbidade* e *fatores de risco*, *recursos* e *cobertura*, onde cada indicador é caracterizado pela *denominação*, *conceituação*, *método de cálculo*, *categorias de análise* e *fontes de dados*.  
 
||subconjunto temático||sigla||descrição||pasta e marcador|
A Nota ténica matriz é um artefato para ser copiado e colado em uma nova nota técnica no [wiki Conass](https://wiki.conass.org.br) que envolva indicador. Dessa forma, é assegurado o preenchimento dos tópicos padrão.
|Demográficos|A|Medem a distribuição de fatores determinantes da situação de saúde relacionados à dinâmica populacional na área geográfica referida.|a_demografico|
 
|Sócioeconômicos|B|Medem a distribuição dos fatores determinantes da situação de saúde relacionados ao perfil econômico e social da população residente na área geográfica referida.|b_socioeconomico|
Segundo o [caderno verde](https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/490669/mod_resource/content/1/RIPSA%20Indicadores%20basicos%20para%20a%20saude%20no%20Brasil.pdf) da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA), existem seis subconjuntos temáticos: **demográficos**, **socioeconômicos**, **mortalidade**, **morbidade** e **fatores de risco**, **recursos** e **cobertura**, onde cada indicador é caracterizado pela **denominação**, **conceituação**, **método de cálculo**, **categorias de análise** e **fontes de dados**.  
|Mortalidade|C|Informam a ocorrência e distribuição das causas de óbito no perfil da mortalidade da população residente na área geográfica referida.|c_mortalidade|
 
|Morbidade|D|Informam a ocorrência e distribuição de doenças e agravos à saúde na população residente na área geográfica referida.|d_morbidade|
| subconjunto temático | sigla | descrição | pasta e marcador|  
|Recursos|E|Medem a oferta e a demanda de recursos humanos, físicos e financeiros para atendimento às necessidades básicas de saúde da população na área geográfica referida.|e_recursos|
| ------ | ------ | ------ | ------|
|Cobertura|F|Medem o grau de utilização dos meios oferecidos pelo setor público e pelo setor privado para atender às necessidades de saúde da população na área geográfica referida.|f_cobertura|
|Demográficos | A | Medem a distribuição de fatores determinantes da situação de saúde relacionados à dinâmica populacional na área geográfica referida. | a_demografico|  
|Fatores de Risco e de Proteção|G|Medem os fatores de risco (por ex. tabaco, álcool), e/ou proteção (por ex. alimentação saudável, atividade física, aleitamento) que predispõe à doenças e agravos ou, protegem das doenças e agravos.|g_fatores|
|Sócioeconômicos | B | Medem a distribuição dos fatores determinantes da situação de saúde relacionados ao perfil econômico e social da população residente na área geográfica referida. | b_socioeconomico|  
No âmbito da gestão de dados, visando reprodutibilidade e escalabidade, estimula-se a caracterizar o *método de processamento de dados*, *método de processamento analítico*, *método de apresentação de dados*, *método de análise estatística* e o *método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)*.
|Mortalidade | C | Informam a ocorrência e distribuição das causas de óbito no perfil da mortalidade da população residente na área geográfica referida. | c_mortalidade|  
|Morbidade | D | Informam a ocorrência e distribuição de doenças e agravos à saúde na população residente na área geográfica referida. | d_morbidade|  
|Recursos | E | Medem a oferta e a demanda de recursos humanos, físicos e financeiros para atendimento às necessidades básicas de saúde da população na área geográfica referida. | e_recursos|  
|Cobertura | F | Medem o grau de utilização dos meios oferecidos pelo setor público e pelo setor privado para atender às necessidades de saúde da população na área geográfica referida. | f_cobertura|  
|Fatores de Risco e de Proteção | G | Medem os fatores de risco (por ex. tabaco, álcool), e/ou proteção (por ex. alimentação saudável, atividade física, aleitamento) que predispõe à doenças e agravos ou, protegem das doenças e agravos. | g_fatores |
 
No âmbito da gestão de dados, visando reprodutibilidade e escalabidade, estimula-se a caracterizar o **método de processamento de dados**, **método de processamento analítico**, **método de apresentação de dados**, **método de análise estatística** e o **método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)**.
 
As fichas foram, portanto segmentadas segundo o público, a saber, _sanitarista_ e _cientista de dados_.
As fichas foram, portanto segmentadas segundo o público, a saber, _sanitarista_ e _cientista de dados_.
 
h3. Endereço eletrônico
### Endereço eletrônico
A presente nota técnica é acessível pelo endereço [https://git.conass.org.br/ferre/notas-tecnicas-pri-provisorio/-/edit/main/matriz.md|https://git.conass.org.br/ferre/notas-tecnicas-pri-provisorio/-/edit/main/matriz.md]
 
h3. Objetivo
A presente nota técnica é acessível pelo endereço https://git.conass.org.br/ferre/notas-tecnicas-pri-provisorio/-/edit/main/matriz.md
 
### Objetivo
 
Pradronizar notas técnicas dos indicadores.
Pradronizar notas técnicas dos indicadores.
 
h2. Ficha do indicador para o sanitarista
## Ficha do indicador para o sanitarista
Nesta categoria enquadram-se o sanitarista e o usuário tradicional dos [Indicadores e Dados Básicos - Brasil (IDB)|http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/idb2012/apresent.htm], bem como das [fichas da RIPSA|http://fichas.ripsa.org.br/2012/].
 
h3. Conceituação
Nesta categoria enquadram-se o sanitarista e o usuário tradicional dos [Indicadores e Dados Básicos - Brasil (IDB)](http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/idb2012/apresent.htm), bem como das [fichas da RIPSA](http://fichas.ripsa.org.br/2012/).
 
### Conceituação
 
Informações que definem o indicador e a forma como ele se expressa, se necessário agregando elementos para a compreensão de seu conteúdo.
Informações que definem o indicador e a forma como ele se expressa, se necessário agregando elementos para a compreensão de seu conteúdo.
 
h3. Interpretação
### Interpretação
 
Explicação sucinta do tipo de informação obtida e seu significado.
Explicação sucinta do tipo de informação obtida e seu significado.
h3. Usos
Principais finalidades de utilização dos dados, a serem consideradas na análise do indicador.
h3. Limitações
Fatores que restringem a interpretação do indicador, referentes tanto ao próprio conceito quanto às fontes utilizadas.
h3. Fontes
Instituições responsáveis pela produção dos dados utilizados no cálculo do indicador e
pelos sistemas de informação a que correspondem.
h3. Métodos de Cálculo
Fórmula utilizada para calcular o indicador, definindo os elementos que a
compõem.
h3. Categorias Sugeridas para Análise
Níveis de desagregação definidos pela sua potencial contribuição para interpretação dos dados e que estão efetivamente disponíveis.
h3. Dados Estatísticos e Comentários
Tabela resumida e comentada, que ilustra a aplicação do indicador em situação real. Idealmente, a tabela apresenta dados para grandes regiões do Brasil, em anos selecionados desde o início da série histórica
h3. Literatura relacionada
Referências  {{Scielo}} ,  {{Medline}} ,  {{GoogleScholar}} ,  {{EMBASE}} , etc, com as respectivas buscas estruturadas.
h2. Ficha do indicador para o cientista de dados
O público-alvo é o estatístico, gerente de banco de dados, desenvolvedor de software, analista de inteligência de negócios, informata em saúde, bioinformata e demais perfis relacionados ao processamento de dados massivos com técnicas de _big data_ e soluções de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
A URL do código-fonte completo deve ser apontada aqui, preferencialmente em plataforma _git_ e de acesso livre.
h3. Método de processamento de dados
Detalhamento das etapas de extração, transformação e carga com exemplos mínimos comtemplanto códigos-fonte, incluindo consultas de bancos de dados ou operações manuais, ferramentas, algoritmos, descrição dos atributos. Importante detalhar qual o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) usado, por exemplo,  {{mysql}} ,  {{postgreSQL}} ,  {{Oracle}} , etc. Se houver gerenciador de ETL, por exemplo,  {{pentaho}}  ou  {{informatica}} , detalhar os processos (_pipeline_).
O detalhamento pode incluir diagramas de entidade e relacionamento, bem como informações complementares da modelagem relacional, incluindo etapas OLTP, do inglêsm "On-line Transaction Processing".
h3. Método de processamento analítico
Detalhamento da transposição da modelagem relacional e transacional para a analítica na formação do repositório de dados (Data Warehouse - DW), incluindo méritros estabelecidos mas técnicas OLAP, do inglês, "On-line Analytical Processing" como descrição das etapas de formação das tabelas de fato e dimensão.
A solução deve ser apontada, por exemplo,  {{disk.frame}} ,  {{Hadoop}} ,  {{Spark}} ,  {{Parquet e RDS}} ,  {{Storm}} ,  {{Cassandra}} ,  {{RapidMiner}} ,  {{MongoDB}} ,  {{Neo4j}} ,  {{SAMOA}} ,  {{HPCC}} ,  {{greenplum}} , etc.
h3. Método de apresentação de dados
Deve ser elencada e detalhada a técnica de construção da ferramenta utilizada, por exemplo  {{R Shiny}} ,  {{metabase}} ,  {{Power BI}} ,  {{Tableau}} ,  {{Microstrategy}} ,  {{QlikView / Qlik Sense}} ,  {{DataStudio}} ,  {{SAS}} ,  {{Elastic/Kibana}} , etc.
h3. Método de análise matemática e estatística
Exemplos de código-fonte e respectiva explicação deve ser detalhado, citando a ferramenta, como  {{projeto R}} ,  {{python}} ,  {{matlab}} ,  {{scilab}} ,  {{Stata}} ,  {{SPSS}} ,  {{PSPP}} ,  {{Epiinfo}} , etc.
h3. Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)
Os processos e algoritmos de mineração de dados devem ser descritos aqui, sejam métodos de classificação supervisionados, isto é, a partir de classes previamente anotadas, ou métodos de classificação não supervisionados, bem como de regressão, redução de dimensionalidade, etc.
É desejavel segmentar as tarefas segundo a modalidade *descritiva*, *preditiva* ou *prescritiva*.
Exemplos de tipos de algoritmos são  {{C4.5}} ,  {{Random Forest}} ,  {{K-mean Algorithm}} ,  {{Support Vector Machines SVM}} ,  {{Apriori Algorithm}} ,  {{Expectation-Maximization Algorithm}} ,  {{kNN}} ,  {{PCA}} ,  {{SVD}} .
h3. Base de dados
Acesso aos dados tabulados ou via Interface de Programação de Aplicação (API, Application Programming Interface).
h2. Apêndice
h3. Rastreabilidade
||atributo||valor|
|Identificador|código sequencial da pri.td_indicador|
|Código RIPSA||
|Nome RIPSA||
|URL RIPSA|[http://fichas.ripsa.org.br/2007/|http://fichas.ripsa.org.br/2007/]|
|tabela CIEGES||
h3. Nomenclatura Sugerida
Sugere-se adotar a [Norma de padronização de nomenclatura (MAD)|https://datasus.saude.gov.br/mad-norma-de-padronizacao-de-nomenclatura/] do DATASUS, Ministério da Saúde.
Atenção ao nomear atributos e tabelas para evitar problemas
ao referência-las.
Recomenda-se padronizar os atributos usando apenas letras minúsculas,
sem espaços separando-se por _underline_  {{_}} .
* Caracteres proibidos: @, #, ~, ^, <, >, =, !, espaço
* Caracteres recomendados: de a a z de 0 a 9 e _underline_
* Caracteres não recomendados: ç, á, é, ã, â, espaço, etc


### Usos
Caso queria utilizar caracteres especiais ou espaço
você deve conhecer como o SGBD faz para identificar a referência à tabela
ou atributo. No  {{PostgreSQL}}  é utilizada aspas duplas  {{"}} ,
enquanto no  {{MySQL}}  é utilizada crase  {{`}} .
Exemplos de prefixos para bancos e tabelas:
* {{bd_}}  - banco de dados (por exemplo,  {{bd_medicamento}} ,  {{bd_obito}} ,  {{bd_covid19}} ).
*  {{td_}}  - tabela de dimensão ou domínio (por exemplo,  {{td_cid10}} ,  {{td_municipio}} ,  {{td_estabelecimento}} ).
*  {{tf_}}  - tabela de fatos contendo transações (por exemplo,  {{tf_dispensação}} ,  {{tf_notificacao_dengue}} ).
*  {{tm_}}  - tabelas provisórias (por exemplo,  {{tm_sia_am}} ,  {{tm_sia_aq}} ).
*  {{vw_}}  - tabela de fatos contendo visões de dados (por exemplo,  {{vw_dispensação_homens}} ,  {{tf_notificacao_dengue_amazonas}} ).


Principais finalidades de utilização dos dados, a serem consideradas na análise do indicador.
Exemplos de prefixos para atributos:
* {{co_}}  - código (por exemplo, {{co_cid10}} ,  {{co_procedimento_sigtap}} ).
*  {{co_seq_}}  - código sequencial (por exemplo,  {{co_seq_usuario}} ,  {{co_seq_estabelecimento}} ).
*  {{dt_}}  - data (por exemplo,  {{dt_nascimento}} ,  {{dt_dispensacao}} ).
*  {{no_}}  - nome (por exemplo,  {{no_usuário_sus}} ,  {{no_trabalhador}} ,  {{no_equipamento}} ).
*  {{ds_}}  - descrição (por exemplo,  {{ds_posologia}} ,  {{ds_relato_clinico}} ).
*  {{qt_}}  - quantidade, usualmente, discreta (por exemplo,  {{qt_comprimido}} ,  {{qt_area}} ,  {{qt_população}} ).
*  {{vl_}}  - valor, usualmente, passível de ser decimal (por exemplo,  {{vl_gasto}} ,  {{vl_densidade_demografica}} ).
*  {{nu_}}  - número, usualmente contado ou calculado (por exemplo,  {{nu_idade}} ).
*  {{tx_}}  - taxa ou fração (por exemplo,  {{tx_letalidade}} ,  {{tx_mortalidade}} ).
*  {{st_}}  - situação ou status (por exemplo,  {{st_ativo}} ,  {{st_gravida}} ).
*  {{sg_}}  - sigla (por exemplo,  {{sg_faixa_etaria}} ,  {{sg_sexo}} ).

Edição das 18h31min de 10 de janeiro de 2023

O MediaWiki foi instalado.

Consulte o Manual de Usuário para informações de como usar o software wiki.

Começando

h1. Nota técnica matriz de indicador h2. Introdução A Nota ténica matriz é um artefato para ser copiado e colado em uma nova nota técnica no [wiki Conass|https://wiki.conass.org.br] que envolva indicador. Dessa forma, é assegurado o preenchimento dos tópicos padrão. Segundo o [caderno verde|https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/490669/mod_resource/content/1/RIPSA%20Indicadores%20basicos%20para%20a%20saude%20no%20Brasil.pdf] da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA), existem seis subconjuntos temáticos: *demográficos*, *socioeconômicos*, *mortalidade*, *morbidade* e *fatores de risco*, *recursos* e *cobertura*, onde cada indicador é caracterizado pela *denominação*, *conceituação*, *método de cálculo*, *categorias de análise* e *fontes de dados*. ||subconjunto temático||sigla||descrição||pasta e marcador| |Demográficos|A|Medem a distribuição de fatores determinantes da situação de saúde relacionados à dinâmica populacional na área geográfica referida.|a_demografico| |Sócioeconômicos|B|Medem a distribuição dos fatores determinantes da situação de saúde relacionados ao perfil econômico e social da população residente na área geográfica referida.|b_socioeconomico| |Mortalidade|C|Informam a ocorrência e distribuição das causas de óbito no perfil da mortalidade da população residente na área geográfica referida.|c_mortalidade| |Morbidade|D|Informam a ocorrência e distribuição de doenças e agravos à saúde na população residente na área geográfica referida.|d_morbidade| |Recursos|E|Medem a oferta e a demanda de recursos humanos, físicos e financeiros para atendimento às necessidades básicas de saúde da população na área geográfica referida.|e_recursos| |Cobertura|F|Medem o grau de utilização dos meios oferecidos pelo setor público e pelo setor privado para atender às necessidades de saúde da população na área geográfica referida.|f_cobertura| |Fatores de Risco e de Proteção|G|Medem os fatores de risco (por ex. tabaco, álcool), e/ou proteção (por ex. alimentação saudável, atividade física, aleitamento) que predispõe à doenças e agravos ou, protegem das doenças e agravos.|g_fatores| No âmbito da gestão de dados, visando reprodutibilidade e escalabidade, estimula-se a caracterizar o *método de processamento de dados*, *método de processamento analítico*, *método de apresentação de dados*, *método de análise estatística* e o *método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)*. As fichas foram, portanto segmentadas segundo o público, a saber, _sanitarista_ e _cientista de dados_. h3. Endereço eletrônico A presente nota técnica é acessível pelo endereço [1] h3. Objetivo Pradronizar notas técnicas dos indicadores. h2. Ficha do indicador para o sanitarista Nesta categoria enquadram-se o sanitarista e o usuário tradicional dos [Indicadores e Dados Básicos - Brasil (IDB)|http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/idb2012/apresent.htm], bem como das [fichas da RIPSA|http://fichas.ripsa.org.br/2012/]. h3. Conceituação Informações que definem o indicador e a forma como ele se expressa, se necessário agregando elementos para a compreensão de seu conteúdo. h3. Interpretação Explicação sucinta do tipo de informação obtida e seu significado. h3. Usos Principais finalidades de utilização dos dados, a serem consideradas na análise do indicador. h3. Limitações Fatores que restringem a interpretação do indicador, referentes tanto ao próprio conceito quanto às fontes utilizadas. h3. Fontes Instituições responsáveis pela produção dos dados utilizados no cálculo do indicador e pelos sistemas de informação a que correspondem. h3. Métodos de Cálculo Fórmula utilizada para calcular o indicador, definindo os elementos que a compõem. h3. Categorias Sugeridas para Análise Níveis de desagregação definidos pela sua potencial contribuição para interpretação dos dados e que estão efetivamente disponíveis. h3. Dados Estatísticos e Comentários Tabela resumida e comentada, que ilustra a aplicação do indicador em situação real. Idealmente, a tabela apresenta dados para grandes regiões do Brasil, em anos selecionados desde o início da série histórica h3. Literatura relacionada Referências Predefinição:Scielo , Predefinição:Medline , Predefinição:GoogleScholar , Predefinição:EMBASE , etc, com as respectivas buscas estruturadas. h2. Ficha do indicador para o cientista de dados O público-alvo é o estatístico, gerente de banco de dados, desenvolvedor de software, analista de inteligência de negócios, informata em saúde, bioinformata e demais perfis relacionados ao processamento de dados massivos com técnicas de _big data_ e soluções de aprendizado de máquina e inteligência artificial. A URL do código-fonte completo deve ser apontada aqui, preferencialmente em plataforma _git_ e de acesso livre. h3. Método de processamento de dados Detalhamento das etapas de extração, transformação e carga com exemplos mínimos comtemplanto códigos-fonte, incluindo consultas de bancos de dados ou operações manuais, ferramentas, algoritmos, descrição dos atributos. Importante detalhar qual o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) usado, por exemplo, Predefinição:Mysql , Predefinição:PostgreSQL , Predefinição:Oracle , etc. Se houver gerenciador de ETL, por exemplo, Predefinição:Pentaho ou Predefinição:Informatica , detalhar os processos (_pipeline_). O detalhamento pode incluir diagramas de entidade e relacionamento, bem como informações complementares da modelagem relacional, incluindo etapas OLTP, do inglêsm "On-line Transaction Processing". h3. Método de processamento analítico Detalhamento da transposição da modelagem relacional e transacional para a analítica na formação do repositório de dados (Data Warehouse - DW), incluindo méritros estabelecidos mas técnicas OLAP, do inglês, "On-line Analytical Processing" como descrição das etapas de formação das tabelas de fato e dimensão. A solução deve ser apontada, por exemplo, Predefinição:Disk.frame , Predefinição:Hadoop , Predefinição:Spark , Predefinição:Parquet e RDS , Predefinição:Storm , Predefinição:Cassandra , Predefinição:RapidMiner , Predefinição:MongoDB , Predefinição:Neo4j , Predefinição:SAMOA , Predefinição:HPCC , Predefinição:Greenplum , etc. h3. Método de apresentação de dados Deve ser elencada e detalhada a técnica de construção da ferramenta utilizada, por exemplo Predefinição:R Shiny , Predefinição:Metabase , Predefinição:Power BI , Predefinição:Tableau , Predefinição:Microstrategy , Predefinição:QlikView / Qlik Sense , Predefinição:DataStudio , Predefinição:SAS , Predefinição:Elastic/Kibana , etc. h3. Método de análise matemática e estatística Exemplos de código-fonte e respectiva explicação deve ser detalhado, citando a ferramenta, como Predefinição:Projeto R , Predefinição:Python , Predefinição:Matlab , Predefinição:Scilab , Predefinição:Stata , Predefinição:SPSS , Predefinição:PSPP , Predefinição:Epiinfo , etc. h3. Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD) Os processos e algoritmos de mineração de dados devem ser descritos aqui, sejam métodos de classificação supervisionados, isto é, a partir de classes previamente anotadas, ou métodos de classificação não supervisionados, bem como de regressão, redução de dimensionalidade, etc. É desejavel segmentar as tarefas segundo a modalidade *descritiva*, *preditiva* ou *prescritiva*. Exemplos de tipos de algoritmos são Predefinição:C4.5 , Predefinição:Random Forest , Predefinição:K-mean Algorithm , Predefinição:Support Vector Machines SVM , Predefinição:Apriori Algorithm , Predefinição:Expectation-Maximization Algorithm , Predefinição:KNN , Predefinição:PCA , Predefinição:SVD . h3. Base de dados Acesso aos dados tabulados ou via Interface de Programação de Aplicação (API, Application Programming Interface). h2. Apêndice h3. Rastreabilidade ||atributo||valor| |Identificador|código sequencial da pri.td_indicador| |Código RIPSA|| |Nome RIPSA|| |URL RIPSA|[2]| |tabela CIEGES|| h3. Nomenclatura Sugerida Sugere-se adotar a [Norma de padronização de nomenclatura (MAD)|https://datasus.saude.gov.br/mad-norma-de-padronizacao-de-nomenclatura/] do DATASUS, Ministério da Saúde. Atenção ao nomear atributos e tabelas para evitar problemas ao referência-las. Recomenda-se padronizar os atributos usando apenas letras minúsculas, sem espaços separando-se por _underline_ {{_}} .

  • Caracteres proibidos: @, #, ~, ^, <, >, =, !, espaço
  • Caracteres recomendados: de a a z de 0 a 9 e _underline_
  • Caracteres não recomendados: ç, á, é, ã, â, espaço, etc

Caso queria utilizar caracteres especiais ou espaço você deve conhecer como o SGBD faz para identificar a referência à tabela ou atributo. No Predefinição:PostgreSQL é utilizada aspas duplas Predefinição:" , enquanto no Predefinição:MySQL é utilizada crase Predefinição:` . Exemplos de prefixos para bancos e tabelas:

Exemplos de prefixos para atributos: