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eICU数据库简介

Xiaxia Lab 2023-05-31
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本片推文将向大家介绍电子重症监护病房数据库


eICU


    作为一个开放获取的电子医疗记录数据库,eICU为医疗专业人士和研究者提供了许多机会来探索和分析重症监护病房中的临床数据,以促进研究和改善临床决策。

eICU 医疗数据库


   eICU合作研究数据库(eICU Collaborative Research Database,简称eICU-CRD)是由飞利浦集团与麻省理工学院(MIT)计算生理学实验室(LCP)合作创建的大型公共数据库,是从美国境内的大量医院 收集的完全独立的数据集。eICU-CRD的发布旨在 MIMIC-Ⅲ成功建立的基础之上,通过从多个中心提供数据来扩大研究范围[1]

   它是由美国众多医院的ICU病房数据组成,目前版本是v2.0,于2018年5月17日发布,涵盖了2014年和2015年入住重症监护病房的200000多例患者的常规数据,收集了大量高质量的临床信息,包括生理参数、实验室结果、用药记录和诊断信息等。这些数据以结构化和非结构化的形式呈现,从监护设备、电子病历和其他医疗信息系统中自动收集而来。

版本介绍

eICU-CRD从开发至今,共有过5个版本:eICU-CRD v0.1、eICU-CRD v1.0、eICU-CRD v1.1、eICU-CRD v1.2、eICU-CRD v2.0。


eICU-CRD v0.1

2016.12.20

eICU协作研究数据库v0.1于2016年12月20日发布。这是一个初步版本,没有广泛宣传,以便进行内部测试。

eICU-CRD v1.0

2017.3.4

eICU协作研究数据库的第一个公开版本是v1.0,它于2017年3月4日公开发布。

eICU-CRD v1.1

2017.5.4

eICU协作研究数据库v1.1于2017年5月4日发布。解决的问题包括:

(1)更新版本的hospital表已添加;

(2)admissionDrug表已发布;

(3)allergy表已发布;

(4)infusionDrug表已发布。

eICU-CRD v1.2

2017.8.16

eICU协作研究数据库v1.2于2017年8月16日发布。唯一的变化是:medication表已添加。

eICU-CRD v2.0

2018.5.17

eICU协作研究数据库v2.0于2018年5月17日发布。这是一个涉及架构更改的主要版本,可能会破坏与现有代码的兼容性。更改包括:

(1)medication表进行了以下修改:现在可以为空。管理频率已添加到名为的新列中。drugname dosage frequency】

(2)在所有表中,除患者表中的单个实例外,后缀为,,的列被删除。这些列是多余的,如果需要,可以使用偏移量和连接到患者表轻松地重新派生。time time24year】

(3)公开发布中添加了十个表。它们分别如下所示:【customLab,intakeOutput,microLab,note,nurseAssessment,nurseCare,nurseChartting,Physical Examing,RespiatoryCare,Respiatory Chartting】这些表格的文档可在线获取。

(4)没有任何相应患者入院的医院已从医院表中删除。

eICU 数据库结构


使用APACHE IV诊断系统编码的最常见入院诊断

   该数据库包括 200859 次患者单位就诊数据,下表突出显示了数据集中由训练有素的 eICU 临床医生使用 APACHE IV 诊断系统编码的前 10 种最常见的入院诊断



使用代码库中定义的具有临床意义的组进行APACHE诊断的最常见类别

2

   下表将APACHE诊断分为21组,这些组在临床上更直观。两个表中均排除了缺少APACHE IV医院死亡率预测的患者(N = 64623)。如果患者满足 APACHE IV 的排除标准(烧伤患者、院内再入院患者、一些移植患者),或者如果他们的诊断在 ICU 住院的第一天内没有记录在案,则患者将不会进行 APACHE IV 医院死亡率预测。



数据类别及

数据集中可用表

3

   数据包括生命体征、实验室测量、药物、APACHE 组件、护理计划信息、入院诊断、患者病史、结构化问题列表中的时间戳诊断以及类似选择的治疗方法。

   数据被组织到表格中,这些表格大致对应于表格中包含的数据类型。下表概述了eICU数据集中可用的表。

eICU 数据库的应用领域


医疗专业人士和研究者可以使用eICU数据库进行各种研究和分析,例如:

(1)疾病模式分析:探索不同疾病的发病模式、临床特征和治疗方法,为疾病管理和干预提供新的见解。

(2)治疗效果评估:评估不同治疗策略的效果和影响,为优化患者护理和治疗方案提供科学依据。

(3)预测和预后预测:利用机器学习和数据挖掘技术,建立预测模型以预测患者的疾病进展、住院时间和预后结果。

(4)临床决策支持:通过分析大量的实时数据,提供更好的临床决策支持工具,帮助医生和医疗团队做出更准确的诊断和治疗决策。

   此外,eICU数据库还提供了丰富的教育资源和工具,帮助大家更好地理解和利用这些临床数据。

eICU 数据库的使用注意事项


   我们鼓励您利用eICU数据库,探索其中的无限潜力,为改善重症监护病房患者的护理和治疗作出贡献。

   但需要注意的是,eICU数据库是一个特定的数据库,其访问和使用可能受到特定的权限和机构限制。因此,对于具体的研究或应用,需要遵守相关的法律、伦理和隐私规定,并获得适当的许可和访问权限。

本文部分内容参考文献如下:

[1] Pollard, T., Johnson, A., Raffa, J. et al. The eICU Collaborative Research Database, a freely available multi-center database for critical care research. Sci Data 5, 180178 (2018). https://doi.org/10.1038/sdata.2018.178


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