含 6 万多个急重症病例的数据库，帮上万医生发了 SCI

2018 年，一项 关于机械通气中机械功率与病人死亡率 的研究登上了影响因子近 20 分的危重症顶刊Intensive Care Med。


这项观察性队列研究，没有收集病例，也没有做临床试验，就得出了对机械通气非常有指导意义的结论，解决了多年来由于大多数病例的记录不完整、机械功率与肺损伤的具体关联一直没有定论这个尴尬局面，获得专家与同行的认可！

仔细阅读发现，文章里的数据大多数来自一个叫 MIMIC 的数据库。 作者提取数据库中其他医生上传的数据，重新分析出自己的结论，发表了一篇非常有价值的 SCI 论文。


Mimic 数据库为何如此强大？
MIMIC 数据库是由麻省理工学院开发的公开免费数据集，目前最新版本是 MIMIC-III v1.4（2016.09），还在持续更新中。
数据集包含了麻省理工贝斯以色列迪康医学中心重症监护室病人十几年来的真实医疗数据， 共含成年患者（年龄 >= 16 岁）53423 人。另外，还包括了 2001-2008 年间 7870 个新生儿的临床医疗数据。
数据量丰富，研究价值不菲。
在这个数据库中，每一位患者的数据记录都十分详细，包括人口统计学、生命体征数据、实验室测试、影像数据和药物等。新版本还连接了社保数据库，记录了患者的随访时间和预后结局。
使用这个数据库，不用对患者进行随访，就有送到手边的数据做预后研究。
数据库覆盖范围广，几乎所有科室的重症数据都能找到。 例如，脓毒症，心梗，新生儿，胰腺炎，还有呼吸衰竭，心脏术后，脑外术后，创伤患者等。
图片来源：MIMIC 数据库量统计


这么强大的数据库，如何应用于临床科研？

重症病例数据向来是临床医生做研究最常用到的数据之一。然而，收集重症病例在日常诊疗工作中，不是一件容易的事。

学习公开的数据库（特别是重症数据库：Mimic 数据库）的挖掘和使用，对临床医生做科研非常重要。

为了帮助临床医生学习和入门临床数据库的使用，丁香园邀请浙江医院重症医学科的沈延飞医生，开讲 《零基础如何入门使用临床公开数据库》 。
通过直播课程，重点剖析 Mimic 等临床数据库的入门和使用方法， 帮助临床医生找到发论文需要的核心数据。
免 费 直 播
扫码参与，立即预约

在 MIMIC 里找数据，用公开的数据做科研，对我们极为友好。
这个数据库只要注册考试通过后，所有数据的提取与初步分析 完全免费 。要知道，这种数据记录完整，又持续更新的数据库基本上都是年费上千美元！
拿到完整的数据后，我们可以：

• 设计队列研究、分析各类因素与患者预后的关系；

• 进行疾病严重度评分、并发症评分、临床诊疗方法的改进；

• 建立预测模型，对疾病的诊断、治疗与预后都有很大指导意义。

使用数据库现存的数据，能帮我们省去了收集病例、做随访的时间，满足我们快速发表一篇有临床价值的 SCI 的科研需求。

同时，笔者发现，用 MIMIC 数据库发表的相关的文章多是观察性队列研究，统计分析方法相对好学。

如何高效学习并挖掘自己的数据？
这么好的临床数据库，临床医生在学习之初，常常会遇到这些问题：

• 注册安装不知从何下手；

• 提取数据所需的 SQL 语句无从入手；

• 统计分析难、统计分析方法不正确；

• 数据挖掘类文章写作难等。

为了帮助各位同学攻破入门 Mimic 数据库的难关，丁香园特别请来对 MIMIC 数据库很熟悉的 ICU 医生沈老师。 开讲直播课程：

零基础如何使用 临床公开数据库发表 SCI
免 费 直 播 扫码参与，立即预约
沈老师近三年来已经发表 20 多篇 SCI 文章，其中使用 MIMIC 数据库发表的相关论文超过 10 篇，还指导了自己医院其他科室的医生也发表了相关论文。
直播时间
2020 年 3 月 12 日19:30
直播精讲

适合临床医生的公开数据库都有哪些？

新手如何快速入门临床数据库类文章？

如何从 MIMIC 中找到自己专科的急重症数据？

......

参与直播，还可以向老师提出自己数据挖掘过程中的问题，直播间有机会被老师翻牌，定向解答个性化问题！

免费报名

扫码参与，立即预约

责任编辑：袁蕾

参考文献：

1. Serpa Neto, A., Deliberato, R., Johnson, A., Bos, L., Amorim, P., Pereira, S., Cazati, D., Cordioli, R., Correa, T., Pollard, T., Schettino, G., Timenetsky, K., Celi, L., Pelosi, P., Gama de Abreu, M. and Schultz, M. (2018). Mechanical power of ventilation is associated with mortality in critically ill patients: an analysis of patients in two observational cohorts.Intensive Care Medicine, 44(11), pp.1914-1922.