公开重症监护数据库MIMIC代码仓库介绍

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《The MIMIC Code Repository: Enabling reproducibility in critical care research》论文

引言#

  • 科学结果的可重复性越来越受到关注1；
  • 医疗领域进入数字化革命（本文是2017年接收），引出形成MIMIC-III数据库；
  • EHR二次分析需要临床专家和数据科学家的合作，在EHR数据库上推导或者定义一些概念是需要资源的，对于没有特别强的临床背景或者数据科学技能的人来说巨大障碍；
  • 该文介绍MIMIC代码仓库，介绍与重症相关概念的导出以及相关假设条件等；
  • 公开数据已经逐渐有了，公开相应的数据代码同样重要。加速并提升未来研究的一致性以及有效性。

代码仓库详情#

  • Concepts
    • 从电子病历中提取重要概念的代码。比如提取AKI的模块
  • Executable documents
    • 可执行的Notebooks文件，可重复的示例研究或者教程
  • Community
    • 建立公开讨论便于社区成员贡献

概念concepts#

代码库中常用的概念

疾病严重程度评分Severity of illness scores#

在回顾性数据库中难以计算

  • 大多都是在前瞻性实验中获取的；
  • 常规收集的数据缺相应元素。有些特征未纳入结构化电子病历系统，另外则是对某种情况的患者没有统一的协议来定义状态

目前MIMIC代码库中有：

  • acute physiology score(APS)-III
  • simplified acute physiology score(SAPS)
  • SAPS-II
  • Oxford acute severity of illness score(OASIS)

器官衰竭Organ dysfunction scores#

SOFA计算方式不同，由于GCS评分定义不同

Sequential Organ Failure Assessment(SOFA), Logistic Organ Dysfunction system(LODS)

治疗时间Time of treatment#

由于数据获取的限制，许多药物和确切的治疗时间无法得出，需要根据临床经验识别其他可替代的数据

  • 机械通气时长：识别机械通气时长需要复杂的逻辑规则（文中图3）
  • 血管加压药物使用
  • CRRT

脓毒症sepsis#

sepsis定义有多种版本，这里给出了Angus 2001，Martin 2003，Iwashyna 2014三个版本

共病Comorbidities#

给出了4个版本

  • Elixhauser A 1998
  • American Health and Research Quality group（AHRQ）
  • Quan 2005
  • Van Walraven 2009

concept指南#

 

 

可执行文档#

当数据和代码都公开可获取，提供一种研究可以被重现的框架，基于Rmd或notebook给出实例。

  • Hsu 2015研究复现
    • indwelling arterial catheters and their association with in-hospital mortality for hemodynamically stable patients with respiratory failure
    • aline.ipynb提取数据
    • aline.Rmd数据分析
  • 教程
    • definition of CRRT
    • introduction to SQL
    • a step-by-step guide to selecting a study cohort
    • an outline of the data-capture process

社区#

让研究人员和数据维护人员、临床人员共同提升代码

结论#

公开数据库的案例已经不少，为了让研究更加透明，也需要公开相应数据分析和数据处理的代码

补充#

  • 代码库地址：https://github.com/MIT-LCP/mimic-code
    • 之前以MIMIC-III为主，现在mimic-iii和mimic-iv合并在一起了
  • mimic数据库为了让研究者访问更加方便，很大一个改变是部署在云上比如google的云平台，云平台上需要big query语法来访问，所以现在代码库关于数据提取的代码更新以big query为主，需要通过脚本转化为适合postgres语法
    • Open a terminal in the concepts folder.
    • Run  convert_bigquery_to_postgres.sh.
      • e.g. bash convert_bigquery_to_postgres.sh
      • This file outputs the scripts to the  postgres subfolder after applying a few changes.
      • This also creates the postgres_make_concepts.sql script in the postgres subfolder.
  • 从代码仓库导出的概念concepts都放到mimic_derived数据集里

导入后结果  

 

#mimic#科研分析#代码仓库