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Interroger des tables associées dans QGIS

Interroger des tables associées dans QGIS


J'ai une couche parcellaire et un tableau des ventes immobilières. J'ai les deux tables liées (il s'agit d'une relation un-à-plusieurs) dans un projet QGIS afin que lorsque vous cliquez sur une parcelle, vous voyiez toutes les informations de vente associées. Existe-t-il un moyen d'interroger cette table de ventes associée et de lui faire sélectionner les parcelles appropriées directement dans QGIS ?

J'ai trouvé un moyen détourné de créer une vue dans la base de données Spatialite dans laquelle les données sont stockées, mais cela demande un peu trop à mon utilisateur final de pouvoir modifier les paramètres de vue chaque fois qu'il a besoin d'un nouveau carte des ventes.


J'ai le même problème. Si vous trouvez une solution alternative basée sur une simple sélection… (problème en double que j'ai fait)

De la table parent, je récupère une liste d'ID (PK) et dans la table enfant, je mets un filtre basé sur ma liste d'ID à mon FK.

Avis important, je n'utilise pas la relation, seulement une sélection basée sur PK FK. Il y a un problème de performance important sur les grandes tables.

Voici un extrait.

li_id = [] couches = QgsMapLayerRegistry.instance().mapLayers() pour le nom, couche dans couches.iteritems() : if name.lower().startswith('NAME OF MY PARENT TABLE') : features = layer.selectedFeatures( ) pour f dans les fonctionnalités : li_id.append(str(f.attribute('F_ID'))) cLayer = iface.mapCanvas().currentLayer() # (CHILD TABLE SELECTED IN TOC) if len(li_id) ==1 : cWhere = """"F_ID" = '{0}'""".format(li_id[0]) else : cWhere= """"F_ID" dans {0}""".format(tuple(li_id)) expr = QgsExpression(cWhere) it = cLayer.getFeatures( QgsFeatureRequest( expr ) ) ids = [i.id() for i in it] cLayer.setSelectedFeatures( ids ) iface.showAttributeTable(iface.activeLayer())

Identifier les principales sorties de route d'Europe avec QGIS

Les ensembles de données EuroGeographic et Global Roads Open Access Data Set (gROADS) ont été téléchargés.

L'objectif est d'identifier les sorties (points de géocoordonnées) des autoroutes et des routes principales (gROADS les appelle FClass Functional Class 1=Highway, 2=Primary). Les données de forme sont vues et visibles avec l'outil logiciel QGIS, mais les routes ne sont que des collections de lignes.

Le problème est que l'ensemble de données n'est pas évident à analyser. La spécification de données EGM 2021 contient un dictionnaire de données sous les tableaux de données de la section de transport, un "nom de classe de fonctionnalité" EXITC avec le code AQ090 qui ne sont pas trouvés ou, le cas échéant, des données parfois limitées. Ainsi, par exemple, le code de pays IT n'a pas de fichier Exitc dbf. Pourtant, Google et Openstreetmap ont ces éléments.

En consultant les fichiers de base de données (EuroGeographic) pour ROADL qui sont des lignes, les entrées ont des noms qui se répètent, donc je suppose que ce sont des segments, et donc les extrémités des segments correspondraient à des points d'entrée/sortie.

Pourtant, je ne peux pas comprendre comment ceux-ci peuvent être extraits de cet exemple de données.

Comment obtenir ces sorties ?

Une réponse

[Cette réponse n'est pas une réponse directe à la question, mais un chemin vers une solution]

Openstreetmap a ces données. geofabrik.de a divers téléchargements régionaux, les continentaux sont plutôt énormes, je recommande donc d'examiner d'abord le fichier json lié.

Les fichiers archivés téléchargés ont des fichiers de forme, la route étant la famille d'intérêt, qui peut ensuite être filtrée. Mettre en doute

générera les données attendues. Remarque : l'autoroute est la clé de la géométrie réelle de la route et de la ligne, tandis que l'ajout de _link fournit les nœuds qui accèdent à la route pour ces routes principales.


Ajout d'attributs de points à la table d'attributs de lignes dans QGIS

Je souhaite ajouter uniquement les noms de mes sommets (à partir de l'intersection des lignes, les doublons supprimés) à l'attributable de mes lignes (comme les nœuds de début et de fin). Chaque ligne n'a que deux sommets.

geom_to_wkt(start_point($geometry)) –> me donne les coordonnées (j'ai besoin du nom) de mes vrais nœuds pas des sommets

"add by position" ne transfère que le nom d'un sommet (mais j'ai besoin des deux)

Une réponse

Dans QGIS, je peux suggérer d'utiliser un "Couche virtuelle" via Couche > Ajouter une couche > Ajouter/Modifier une couche virtuelle.

Supposons que nous ayons respectivement deux couches 'points_layer' (rouge) et 'lines_layer' (gris), voir l'image ci-dessous.

Avec la requête suivante, il est possible pour ajouter uniquement les noms de mes sommets (à partir de l'intersection des lignes, les doublons supprimés) à l'attributable de mes lignes (comme les nœuds de début et de fin).


Téléchargement et installation de QGIS

QGIS peut être installé sur les systèmes d'exploitation Windows, Mac OS X, Unix, Linux et Android, ce qui en fait un progiciel très flexible. Les programmes d'installation binaires et le code source peuvent être téléchargés à partir de download.qgis.org. Dans cette section, nous expliquerons brièvement comment installer QGIS sur Windows, Mac OS X et Ubuntu Linux. Pour obtenir les instructions d'installation les plus récentes, consultez le site Web de QGIS.

Installer QGIS sous Windows

Pour Windows, il existe deux options d'installation, qui sont les suivantes :

Programme d'installation autonome de QGIS : Le programme d'installation autonome installe la version binaire de QGIS et le Système de soutien à l'analyse des ressources géographiques ( GAZON ) à l'aide d'un outil d'installation Windows standard. Vous devez choisir cette option si vous souhaitez une expérience d'installation facile de QGIS.

Installateur réseau OSGeo4W : Cela vous offre la possibilité de télécharger la version binaire ou le code source de QGIS, ainsi que les versions expérimentales de QGIS. De plus, le programme d'installation OSGeo4W vous permet d'installer d'autres outils open source et leurs dépendances.

Installer QGIS sur Mac OS X

Pour installer QGIS sur Mac OS X, le Bibliothèque d'abstraction de données géospatiales ( GDAL ) framework et le module Python matplotlib doivent être installés en premier, suivis de l'installation de QGIS. Les fichiers d'installation de GDAL, matplotlib et QGIS sont disponibles sur http://www.kyngchaos.com/software/qgis.

Installer QGIS sur Ubuntu Linux

Il existe deux options lors de l'installation de QGIS sur Ubuntu : l'installation de QGIS uniquement ou l'installation de QGIS ainsi que d'autres packages FOSSGIS. L'une ou l'autre de ces méthodes nécessite l'utilisation de la ligne de commande, des droits sudo et du gestionnaire de packages apt-get.

Installation de QGIS uniquement

Selon que vous souhaitez installer une version stable ou une version expérimentale, vous devrez ajouter le référentiel approprié au fichier /etc/apt/sources.list.

Avec sudo access, éditez /etc/apt/sources.list et ajoutez la ligne suivante pour installer respectivement la version stable actuelle ou le code source de la version actuelle :

En fonction de la version d'Ubuntu que vous utilisez, vous devrez spécifier le nom de la version comme trusty , impertinent ou precise . Pour la dernière liste des versions de QGIS pour les versions Ubuntu, visitez download.qgis.org.

Une fois le référentiel approprié ajouté, vous pouvez procéder à l'installation de QGIS en exécutant les commandes suivantes :

Pour installer le plugin GRASS (recommandé), installez le package facultatif en exécutant cette commande :

Installation de QGIS et d'autres packages FOSSGIS

Le projet ubuntugis installe QGIS et d'autres packages FOSSGIS, tels que GRASS sur Ubuntu. Pour installer le package ubuntugis, supprimez les lignes http://qgis.org/debian du fichier /etc/apt/sources.list et exécutez les commandes suivantes :

QGIS est également disponible pour Android. Nous n'avons pas fourni d'instructions d'installation détaillées car il est actuellement en test alpha. Cependant, il est prévu d'avoir un processus d'installation normalisé dans une future version. Vous pouvez trouver plus d'informations à ce sujet sur http://hub.qgis.org/projects/android-qgis.

Une application connexe a récemment été annoncée et s'appelle QField pour QGIS. Pendant une courte période, il a été nommé QGIS Mobile. Il est décrit comme une application de capture et de gestion de données de terrain compatible avec QGIS. Au moment d'écrire ces lignes, il s'agissait d'un test alpha sur invitation uniquement. Il devrait éventuellement être disponible sur Android Play Store. Vous pouvez trouver plus d'informations sur cette application sur http://www.opengis.ch/tech-blog/.


6.2.5. Essayez vous-même Convertir le CRS de Layers¶

Parce que nous allons mesurer des distances au sein de nos couches, nous devons changer le SCR des couches. Pour ce faire, nous devons sélectionner chaque couche à tour de rôle, enregistrer la couche dans une nouvelle avec notre nouvelle projection, puis importer cette nouvelle couche dans notre carte.

Vous avez de nombreuses options différentes, par ex. vous pouvez exporter chaque couche en tant que jeu de données au format ESRI Shapefile, vous pouvez ajouter les couches à un fichier GeoPackage existant ou vous pouvez créer un autre fichier GeoPackage et le remplir avec les nouvelles couches reprojetées. Nous montrerons la dernière option, donc le training_data.gpkg restera propre. N'hésitez pas à choisir le meilleur flux de travail pour vous-même.

Dans cet exemple, nous utilisons le WGS 84 / UTM zone 34S CRS, mais vous devriez utiliser un CRS UTM qui est plus approprié pour votre région.

Cliquez avec le bouton droit sur le calque routes dans le panneau Calques

Cliquez sur Exporter –> Enregistrer les fonctionnalités sous…

Dans la boîte de dialogue Enregistrer la couche vectorielle sous, choisissez GeoPackage comme format

Cliquez sur … pour le nom du fichier et nommez le nouveau GeoPackage vector_analysis

Changez le nom de la couche en roads_34S

Changez le SCR en WGS 84 / UTM zone 34S

Cela créera la nouvelle base de données GeoPackage et ajoutera la couche roads_34S.

Répétez ce processus pour chaque couche, en créant une nouvelle couche dans le fichier GeoPackage vector_analysis.gpkg avec _34S ajouté au nom d'origine et en supprimant chacune des anciennes couches du projet.

Lorsque vous choisissez d'enregistrer une couche dans un GeoPackage existant, QGIS ajouter cette couche au GeoPackage.

Une fois que vous avez terminé le processus pour toutes les couches, faites un clic droit sur n'importe quelle couche et cliquez sur Zoom sur l'étendue de la couche pour concentrer la carte sur la zone d'intérêt.

Maintenant que nous avons converti les données OSM en projection UTM, nous pouvons commencer nos calculs.


3 réponses 3

Quelques options des commentaires sur la page de manuel mssql_query()

  • SELECTIONNER CAST(champ1 COMME TEXTE) COMME champ1 DE la table
  • Changez la version dans /etc/freetds.conf de 4.2 à 8.0 (si le serveur PHP est *nix)
  • Évitez les requêtes SELECT *

Beaucoup plus si vous recherchez ntext sur cette page.

Voici certaines choses que vous pourriez avoir besoin de savoir :

Installez le support mssql pour Debian (Lenny/Squeeze) :

apt-get installer php5-sybase

Lorsque vous obtenez ce message d'erreur : "Les données Unicode dans un classement Unicode uniquement ou les données ntext ne peuvent pas être envoyées aux clients utilisant DB-Library (comme ISQL) ou ODBC version 3.7 ou antérieure."


Résultats

Un total de 10 989 districts scolaires et 7 479 adresses de magasins de vape ont été inclus dans l'analyse finale. Parmi ces districts scolaires, 73,3% (8 053) n'avaient pas de magasins de vape, 13,7% (1 502) avaient un magasin de vape, 7,4% (818) en avaient deux et 5,6% (616) en avaient trois ou plus.

La densité des magasins de vapotage dans les districts scolaires était significativement associée positivement au pourcentage de populations asiatiques et noires ou afro-américaines, la densité augmentant en fonction des deux races sur la base de résultats non ajustés. La densité des magasins de vapotage dans les districts scolaires était significativement associée négativement au pourcentage d'AIAN et au pourcentage de population blanche, la densité diminuant en fonction des deux races sur la base de résultats non ajustés. La population hispanique et la pauvreté n'étaient pas significativement associées à la densité des magasins de vapotage dans les districts scolaires (figure 1A-F, tableau supplémentaire S1).

Figure 1 Relation entre la densité des magasins de vapotage (pour 100 000 habitants) et les variables socio-économiques dans les districts scolaires des États-Unis contigus en 2018

REMARQUE : les estimations du modèle non ajustées (ligne sombre) et les limites de confiance (zone ombrée de l'intervalle de confiance à 95 %) sont représentées à partir de modèles linéaires généralisés quasi-Poisson distincts analysant les associations de densité de magasins de vape avec les races/ethnies (A-E) et la pauvreté (F). Les valeurs présentées ici ont été rétrotransformées à partir des coefficients du modèle estimés de la fonction de liaison logarithmique d'origine. Les résultats, à l'exception de ceux de D et F, étaient statistiquement significatifs (α = 0,05). Notez que le X et oui les axes diffèrent pour chaque tracé séparé afin de permettre une meilleure compréhension visuelle de la tendance dans chaque modèle séparé.

Le rapport entre les magasins de vape et les écoles dans les districts scolaires était significativement associé positivement au pourcentage de populations asiatiques et noires ou afro-américaines, le rapport augmentant en fonction des deux races sur la base de résultats non ajustés. Le rapport entre les magasins de vape et les écoles était significativement associé négativement au pourcentage d'AIAN, au pourcentage de populations blanches et à la pauvreté, le rapport diminuant en fonction de ces facteurs sur la base de résultats non ajustés. La population hispanique n'était pas significativement associée au rapport entre les magasins de vape et les écoles dans les districts scolaires (figure 2A-F, tableau supplémentaire S1).

Figure 2 Relation entre le rapport entre les magasins de vapotage et les écoles (pour 100 000 habitants) et les variables socio-économiques dans les districts scolaires des États-Unis contigus en 2018

REMARQUE : les estimations non ajustées du modèle (ligne sombre) et les limites de confiance (zone ombrée de l'intervalle de confiance à 95 %) sont représentées à partir de modèles linéaires généralisés distincts quasi-Poisson analysant le rapport entre le magasin de vape et les associations d'écoles avec les races/ethnies (AE) et la pauvreté (F ). Les valeurs présentées ici ont été rétrotransformées à partir des coefficients du modèle estimés de la fonction de liaison logarithmique d'origine. Les résultats, à l'exception de ceux de D, étaient statistiquement significatifs (α = 0,05). Notez que le X et oui les axes diffèrent pour chaque tracé séparé afin de permettre une meilleure compréhension visuelle de la tendance dans chaque modèle séparé.

La distance médiane des écoles aux magasins de vapotage dans les districts scolaires était significativement associée négativement au pourcentage de populations asiatiques, noires ou afro-américaines et hispaniques ou latino-américaines, avec des magasins de vapotage plus proches des écoles dans les districts avec des proportions plus élevées de ces populations sur la base de résultats non ajustés . La distance médiane des écoles aux magasins de vapotage était significativement associée positivement au pourcentage de population blanche et à la pauvreté. La distance aux magasins de vapotage a augmenté avec le pourcentage de population blanche et de population en situation de pauvreté (figure 3A-F, tableau supplémentaire S1).

Figure 3 Relation entre la distance entre les écoles et les magasins de vapotage (km) et les variables socio-économiques dans les districts scolaires des États-Unis contigus en 2018

REMARQUE : Les estimations du modèle non ajustées (ligne sombre) et les limites de confiance (zone ombrée de l'intervalle de confiance à 95 %) sont représentées à partir de modèles linéaires généralisés distincts quasi-Poisson analysant la distance médiane entre les écoles et les magasins de vape et les associations avec la race/l'ethnicité (AE) et la pauvreté (F). Les valeurs présentées ici ont été rétrotransformées à partir des coefficients du modèle estimés de la fonction de liaison logarithmique d'origine. Tous les résultats étaient statistiquement significatifs (α = 0,05). Notez que le X et oui les axes diffèrent pour chaque tracé séparé afin de permettre une meilleure compréhension visuelle de la tendance dans chaque modèle séparé.


Méthodes

Qualité des données

La liste des hôpitaux en Australie distribuée par l'Institut australien de la santé et du bien-être sur le site Web MyHospitals contenait, en avril 2019, les 690 hôpitaux publics d'Australie et 321 hôpitaux privés 11 cependant, certains hôpitaux privés pourraient avoir disparu depuis la participation à MyHospitals par les hôpitaux privés est volontaire. De plus amples détails sur l'assurance qualité des données sont disponibles en ligne 12 . La vérification des coordonnées géographiques de 10 hôpitaux échantillonnés au hasard dans chaque État et territoire australien (le cas échéant) n'a révélé aucune inexactitude.

Les données OpenStreetMap pour l'Australie, mises à jour quotidiennement, sont disponibles en téléchargement 13 . Des travaux antérieurs ont déterminé qu'en janvier 2016, la couverture du réseau routier australien par OpenStreetMap était de 94 % 14 . La couverture mondiale est passée de 83 % en janvier 2016 à 89 % en mai 2017. 14 augmentations spécifiques à chaque pays n'ont pas été signalées, mais la couverture du réseau routier australien s'est probablement également améliorée.

Calcul des centroïdes des blocs de maillage

Les Mo des différents États et territoires australiens ont été téléchargés au format shapefile 15 sur un ordinateur personnel (processeur Intel Core i7-6600U à 2,60 GHz, 16 Go de RAM). Le système d'information géographique QGIS, version 3.6.2, a été utilisé pour fusionner ces fichiers MB et calculer les centroïdes de tous les MB spatiaux. Les centroïdes MB ont été exportés sous forme de fichier de valeurs séparées par des virgules (csv) et fusionnés avec le tableau des chiffres de population basé sur le code MB.

Calcul des temps de trajet entre les blocs maillés et les hôpitaux

Les données OpenStreetMap pour l'Australie 13 ont été utilisées pour lancer une instance locale du serveur HTTP Open Source Routing Machine (OSRM) (version 5.16.0 sur Windows 10). Le service de table du serveur OSRM a été utilisé pour interroger le temps de trajet en voiture de l'itinéraire le plus rapide entre chaque centroïde des MB spatiaux habités et chaque hôpital en Australie. Le serveur OSRM prend en compte les services de ferry possibles, mais peut ne pas renvoyer un temps de trajet valide si aucun itinéraire n'est trouvé (par exemple, il n'y a actuellement aucun ferry pour King Island en Tasmanie où se trouve l'hôpital et le centre de santé du district de King Island). Le serveur OSRM prend en charge le traitement simultané de plusieurs demandes et le temps de traitement total pour créer la matrice de temps de trajet complet entre les MB et les hôpitaux était d'environ 10 heures. Étant donné la matrice des temps de trajet entre tous les MB et les hôpitaux, il a été possible de calculer le temps de trajet le plus court entre chaque MB et n'importe quel hôpital.

Calcul des temps de trajet entre les SA2 et les hôpitaux

La moyenne des MB de chaque SA2, pondérée par la population, a déterminé la matrice des temps de trajet entre les SA2 et les hôpitaux, ainsi que le temps de trajet moyen le plus court vers un hôpital pour les résidents d'une SA2. Ces étapes ont été effectuées à l'aide de Python version 3.6.4.


Exploration

Après avoir énuméré les problèmes géospatiaux et les idées, nous devons nous assurer de prioriser les choses qui nécessitent une attention préalable. Ici, la priorisation joue un rôle important. Parce que l'organisation peut avoir des forces et des faiblesses, il faut donc les identifier avant d'initier l'innovation. Nous devons avoir la capacité d'examiner leur potentiel dans la gestion des coûts et l'utilisation des ressources pour explorer une nouvelle stratégie ou produire un appareil. À ce stade, nous devons également rechercher la probabilité du besoin d'innovation. Les innovations consisteraient à créer une carte en temps réel, à résoudre un problème spatial ou à collecter des attributs statistiques. Cela peut être résolu en hiérarchisant les choses.


Arrière-plan

Le trouble déficitaire de l'attention/hyperactivité (TDAH) est un trouble neurodéveloppemental qui affecte une proportion importante d'individus tout au long de leur vie, pour lequel il existe des traitements efficaces et fondés sur des preuves [1]. La prestation de services de santé mentale dans les pays à revenu élevé est distincte pour les enfants et les adultes, et la transition se produit souvent à un stade de développement clé [2, 3]. Les études épidémiologiques montrent une prévalence estimée du TDAH de 5 à 6 % chez les enfants et de 3 à 4 % chez les adultes [4,5,6,7]. Le nombre de jeunes atteints de TDAH diplômés des services à l'enfance a augmenté rapidement, en raison d'une augmentation des taux de prescription chez les enfants, [8] et des études ont montré que de nombreux jeunes atteints de TDAH ont probablement besoin de soins continus jusqu'à l'âge adulte [9,10, 11]. Par conséquent, il est important de fournir une transition soutenue pour ce groupe conformément aux directives cliniques [12, 13]. Cependant, l'offre pour les adultes atteints de TDAH reste relativement rare dans le monde [14] et est connue pour être inégale et difficile d'accès au Royaume-Uni (UK) [15].

Les atlas de la santé, qui cartographient la prestation de services de santé internationaux à l'aide de sources gouvernementales et expertes, sont des outils bien établis conçus pour fournir des informations objectives et fiables sur la prestation de services de santé [16,17,18]. Le European Service Mapping Schedule [19] est un instrument d'enquête pour la description et la classification des services de santé mentale. Il a été adapté par Signorini et al. [20], et utilisé pour sonder les représentants de la pédopsychiatrie sur les caractéristiques des services de santé mentale pour enfants et adolescents (CAMHS) dans l'Union européenne (UE). Bien que précieux, ces outils ne parviennent souvent pas à trianguler les rapports du gouvernement et des experts sur la prestation de services avec l'expérience des utilisateurs de services et des cliniciens dans la pratique. L'objectif général signifie également qu'ils peuvent ne pas saisir d'informations spécifiques à une condition.

La série Atlas of Variation [21] utilise les données disponibles en routine et la consultation d'experts cliniques pour fournir des rapports gouvernementaux (avec des cartes, des graphiques et des données chronologiques) sur la prestation et les résultats pour les patients pour une sélection de sujets de santé [22]. Cependant, à ce jour, les services et les résultats du TDAH n'ont pas été cartographiés. Les informations fournies sont également très complexes, difficiles à comprendre pour les lecteurs profanes et n'incluent pas les témoignages des utilisateurs de services et des cliniciens. Des régulateurs indépendants tels que la Care Quality Commission utilisent une méthodologie d'inspection comprenant des consultations avec le personnel et les utilisateurs de services et l'observation de la pratique clinique pour fournir des rapports détaillés sur l'état des soins [23]. Les résultats sont présentés dans un format accessible à un éventail de parties prenantes. Cependant, il s'agit d'un processus gourmand en ressources et la plupart des spécialités ne sont pas identifiées séparément de la santé mentale communautaire, ce qui rend impossible l'apprentissage de la prestation de services pour le TDAH chez l'adulte à partir de ces rapports [23]. Sans un audit national visant spécifiquement à cartographier la prestation du TDAH chez l'adulte, en s'appuyant sur un éventail de sources d'acteurs, il est difficile de quantifier et de combler les lacunes actuelles dans les soins de santé et de plaider en faveur d'un changement approprié.

Dans une récente enquête menée auprès de toutes les fiducies de santé mentale du National Health Service (NHS) en Angleterre, des professionnels de la santé chevronnés ont été invités à fournir des informations sur les protocoles de transition, les voies et les services commandés pour le TDAH [24]. Plus des deux tiers des NHS Trusts ont répondu (68%). Le sondage a été conçu pour être rempli par un professionnel de la santé senior au sein de la fiducie et on ne sait pas si la non-réponse de 17 fiducies reflète la réticence à signaler des lacunes dans les services ou d'autres raisons de non-réponse comme un manque de temps ou de personnel. Moins de la moitié des fiducies de santé mentale répondantes en Angleterre proposaient des services spécialisés pour les adultes atteints de TDAH et moins d'un tiers avaient des dispositions de commande spécifiques pour ce groupe [24]. Dans une enquête distincte, tous les professionnels de la santé travaillant dans les services de santé pour enfants et adultes dans la région des East Midlands en Angleterre ont été interrogés sur les services de santé transitionnels pour les jeunes atteints de TDAH [25]. L'écrasante majorité des personnes interrogées ont signalé un manque d'offre [25]. Malgré un taux de réponse relativement faible (19 %), l'enquête auprès de tout le personnel a donné lieu à des réponses de divers professionnels travaillant avec des personnes atteintes de TDAH, notamment des psychiatres, des gestionnaires, des infirmières et des pédiatres. Cette méthode, bien que plus gourmande en ressources et limitée à une zone géographique plus petite, incluait les perspectives des cliniciens travaillant quotidiennement avec les patients. Il est cependant possible qu'ils n'aient pas d'expérience quotidienne de la prestation de services dans la pratique, tandis que les pressions de la gestion d'un service à court de ressources peuvent entrer en conflit avec la simple déclaration.

Notre récente revue systématique des recherches qualitatives sur la transition vers les services TDAH pour adultes a révélé qu'un manque d'informations disponibles sur les services TDAH pour adultes créait des difficultés d'accès au traitement [26]. Les personnes atteintes de TDAH ont déclaré ne pas savoir où accéder au traitement [27], tandis que certains cliniciens ont signalé des difficultés à trouver un service pour adultes vers lequel orienter les patients [28]. Ce travail indique l'importance de l'information sur l'emplacement des services pour le TDAH, ce qu'ils offrent et comment y accéder. Les méthodes utilisées pour cartographier les services du TDAH doivent collecter des données pertinentes et accessibles aux patients et aux cliniciens ainsi qu'aux prestataires de services et aux commissaires. Différentes parties prenantes sont susceptibles d'avoir des points de vue différents sur ce qui est et ce qui doit être disponible et il serait intéressant d'explorer les différences entre les rapports des prestataires sur la disponibilité des services et les expériences des patients en matière de prestation.

Pour étendre et élargir les résultats des recherches précédentes [20, 24, 25], nous avons piloté et affiné une méthodologie multi-informateurs et multi-sources pour cartographier la prestation du TDAH chez les adultes au Royaume-Uni. Cet article décrit l'approche en sept étapes que nous avons développée. Les méthodes utilisées sont destinées à répondre aux besoins actuels en données de service national spécifiques au TDAH et à permettre une comparaison des différences dans les informations rapportées par différents groupes de parties prenantes.