文献分享 | MIMIC-IV数据库-心外科手术患者重症监护室住院时间预测模型研究
【摘要】 目的 验证不同变量选择方法对临床预测模型性能的影响。方法 从 MIMIC 数据库中提取了
3 组样本数据集（急性心肌梗塞组、脓毒症组和脑出血组），用 COX 回归的直接进入、逐步向前、逐步向后、
LASSO、岭回归、基于随机森林的变量重要性六种方法，选出的不同方法的最优变量集构建模型，通过 C 指数、受
试者工作特征曲线下面积（AUC 值）和校准曲线，比较组内和组间的结果差异。结果 6 种变量选择方法筛选的
变量及数目各不相同，但不管是组内还是组间，并没有显示出哪种方法有明显提高...
文献分享 | 基于 MIMIC-Ⅳ数据库构建重症心肌病病人预后 预测模型
摘要 目的:分析合并心肌病重症病人院内死亡的影响因素 , 并构 建 列线 图 模 型 。 方法: 回 顾 性 分 析 2008 年— 2019 年 在医 学 信 息 市场重症监护(MIMIC-Ⅳ) 数据库中 2 115 例重症病人的临床资料 ,主要结局为院 内 死亡 。采用多 因素 Logistic 回归模型构建院 内 死 亡的预测模型 。应用 R 语言建立预测院内死亡的列线图模型 ,并计算 C-指数评估该模型对预后的辨别能力 。 采用 1 000 次重采样 的 BootStrap 方法绘制标定曲线...
MIMIC数据库文献分享和复现：评估 MIMIC-IV v2.2 和 MIMIC-IV-ED 数据集中的不同诊断
原文： 《Assessing Different Diagnoses in MIMIC-IV v2.2 and MIMIC-IV-ED Datasets》
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摘要
本研究旨在揭示重症监护医疗信息集市 (MIMIC) 数据集中列出的不同诊断的一些重要见解。该数据集包括来自不同背景、种族、人口统计等的患者。诊断记录使用 ICD-09 和 ICD-10 代码以电子方式存储。研究发现，大多数患者至少被诊断过一次原发性高血压...
MIMIC数据库文献分享： 使用机器学习通过降低呼气末正压水平来预测机械通气成功脱机
Predicting Successful Weaning from Mechanical Ventilation by Reduction in Positive End-expiratory Pressure Level Using Machine Learning
摘要
在重症监护病房 (ICU) 中，使患者脱离机械通气 (MV) 是一个关键且资源密集的过程，会影响患者的治疗结果和医疗费用。不同提供者的断奶方法差异很大。
MV 延长与不良事件和更高的医疗费用相关。预测脱机准备情况是一个重要的过程，...
MIMIC-IV数据库， 如何提取患者入院第一天的全部血乳酸值?
一、 提取PE的实验室指标血乳酸及检测时间
首先我们先找到mimic官方提供的可视化视图， mimiciv_derived
关于这方面不了解的可以看这个回答： MIMIC-IV数据库， 什么是mimiciv_derived可视化视图?
我们先找到mimiciv_derived.bg表， 它主要涵盖血气相关指标：
提取血乳酸及检测时间：
--提取PE的实验室指标血乳酸及检测时间
--提取肺栓塞的名单
with y1 as (SELECT d.subject_id,d.hadm_id
from mimi...
MIMIC-IV官方视图解析 - cardiac_marker心脏标记表
今天在学习官方衍生表mimiciv_derived.cardiac_marker心脏标记表时候发现了一些问题：该表中troponin_t （肌钙蛋白t）的值结果都是空值null 或者 ___ （由于去标识化）， 这明显是不合理的
小编查看了该表的官方生成sql。
几乎每个值都是 ___ （由于去标识化），因此派生表具有所有空值。然而 valuenum 列具有实际数据，因此我们应该更改代码以使用 valuenum
我来看下更改后的结果：
-- begin query that ext...
MIMIC-IV数据分析 - 使用R语言探索icustay_detail视图
MIMIC Ⅳ数据库在MIMIC Ⅲ的基础上做了一些更新，收集了2008至2019年BIDMC收治的超过19万名患者、45万次住院记录的临床数据。
主要使用ggplot2来可视化icustay_detail视图，做一下数据探索
icustay_detail视图是官方代码生成的视图
由以下SQL生成，本章我们不讲解生成的SQL具体语义（后面进一步讲解mimic数据提取时候讲解）
关于如何生成官方物化视图查看以往文章
手把手教会你认识跟安装MIMIC-IV物化视图
MIMIC-IV数据库衍生...
MIMIC-IV数据库， 如何提取肝硬化患者信息?
首先，查询肝硬化的诊断 icd-code 。肝硬化：cirrhosis。
-- 相关疾病信息保存到diseases
-- 肝硬化患者数量
WITH diseases AS (
-- cirrhosis
SELECT icd_code, icd_version, long_title FROM MIMICIV_HOSP.D_ICD_DIAGNOSES WHERE long_title like '%cirrhosis%'
)
-- 然后，我们可以使用这个子查询来联合查询用户表，并计算指定疾病...
MIMIC-IV常用数据结构 —— ICU 模块
ICU 模块介绍
（a）caregiver
caregiver_id引用的ICU模块中ICU护理人员的描述表。从MIMIC-IV v2.2开始，此表只是列出了数据库中所有唯一的caregiver_id。 请注意，为了区分全医院EHR中使用的标识符与ICU信息系统中使用的标识，我们为ICU采用了“护理人员”的命名法（caregiver_id和护理人员）。对于hosp模块中的医院数据，我们使用“提供者”（provider_id和providers）的术语。然而，从概念上讲，这两组标识符和表格都指的是医院的执业提...
MIMIC-IV常用数据结构 —— hosp模块
MIMIC IV常用数据说明
MIMIC Ⅳ数据库主要有三类数据：
第一类是从医院电子病历系统 (EHR，electronic health record)中提取的临床数据，包括患者的人口统计学、疾病诊断、实验室检测、药物治疗、生命体征等。
第二类是ICU床旁监护设备采集的波形数据、生命体征、液体管理和事件记录，主要来自于IMDSoft MetaVision系统。
第三类是死亡随访数据，通过社会保险系统得到患者院外死亡的日期，作为MIMIC 数据库的组成部分，这部分数据对研究患者的预后很重要。
MIMIC-...
MIMIC数据库文献分享：MIMICIV+辅助供氧的种族差异=JAMA INTERN MED （IF：44.409）
今天跟大家分享一篇2022年发表在JAMA Internal Medicine（IF=44.409）上基于MIMIC-IV数据库的文献。
Assessment of Racial and Ethnic Differences in Oxygen Supplementation Among Patients in the Intensive Care Unit
中文：《重症监护病房患者补氧方面的种族和民族差异评估》
背景
近红外脉搏血氧仪（SpO2）一直用于非侵入性经皮监测动脉血氧饱和度，但它可...
MIMIC数据库文献分享：相关性分析时亚组分析
今天跟大家分享一篇2024年1月份发表在BIOMEDICINE & PHARMACOTHERAPY（IF=7.5）上基于MIMIC数据库的研究。
《Hydrocortisone-associated death and hospital length of stay in patients with sepsis: A retrospective cohort of large-scale clinical care data》
中文：水皮质酮与败血症患者死亡和住院时间相关性:大规模临床数据回顾性队列研究
...
MIMIC-IV，重症医学数据库介绍和使用说明
一、MIMIC IV数据库简介
MIMIC数据库就是一个可为临床研究者提供临床数据的利器。该数据库于2003年在美国国立卫生研究院的资助下，由美国麻省理工学院计算生理学实验室、美国哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心(Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC)和飞利浦医疗公司共同建立。
研究者可根据一定的纳排标准筛选感兴趣患者的临床信息，利用这些信息可进行后续的数据分析然后撰写文章，通过数据收集与分析可作为发表sci论文的重要依据。另外，MIMIC是一个公开数据库，...
MIMIC-IV，重症医学数据库介绍和使用说明
一、MIMIC IV数据库简介
MIMIC数据库就是一个可为临床研究者提供临床数据的利器。该数据库于2003年在美国国立卫生研究院的资助下，由美国麻省理工学院计算生理学实验室、美国哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心(Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC)和飞利浦医疗公司共同建立。
研究者可根据一定的纳排标准筛选感兴趣患者的临床信息，利用这些信息可进行后续的数据分析然后撰写文章，通过数据收集与分析可作为发表sci论文的重要依据。另外，MIMIC是一个公开数据库，...
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科研收录专注公共数据库挖掘MIMIC、HHANES、NCDB、SEER等学交流平台
Figshare数据共享平台Figshare平台服务学科多样，以生物学为基础，在Digital Science公司支持下，现已发展为包含生物学在内的将近30多种学科，如医学、地理学、物理学、人文学、天文学等，主要以生物学和医学为主，覆盖整个科学研究领域。平台接受多种格式的科研数据，提供了当前学术出版所不具备的一种文件共享模式。平台给所有对象分配唯一的DOI号，采用Creative Commons许可协议共享数据，大大减少了版权纠纷，可供全球科学家存取、共享信息，并采用基于云的数据管理系统来保证数据存储的安全和可靠性，还为用户提供权限设置的功能，用户自行决定对其科研数据、音频、论文和视频等研究成果是否公开。
PLOS Digital HealthPLOS是一家非营利性的开放获取出版商，通过引领研究交流的变革，使研究人员能够加速科学和医学的进步
eICU-CRD涵盖了20家大型医院2014-2015年间，超过20万名入住重症监护病房患者的住院相关的数据，涉及心内ICU，胸外ICU，内科ICU，神经外科ICU等数据。
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