我们知道患者入院信息主要在mimiciv_hosp.patients表 和 mimiciv_icu.icustays表
这些列提供有关患者入院的实际患者年份以及患者当时的年龄的信息。
icustays表:该文件记录了患者在重症监护室(ICU)的留观信息。
这里, EXTRACT(EPOCH FROM pa.dod - icu.intime)/(60*60*24) AS survive_time 可以用
,mimiciv_derived.datetime_diff(pa.dod, icu.intime, 'DAY') AS survive_time 替代
关于这种时间函数的使用可以查看MIMIC数据提取教程 - 官方提供的时间函数(一)
我们来看查询出来的数据:
这里的负值应该是有问题, 不可能入icu前就去世了,还有入icu时间
我们来查看下官方关于这个问题的解释:
Error in MIMIC-IV-v2.0 dod record · Issue #1346 · MIT-LCP/mimic-code
首先,由于 dod 是一个日期,因此您必须小心由于从日期时间中减去日期而导致的明显“负”生存,例如 对于 subject_id 19936081 和stay_id 39984717,他们的 intime 是 24 日,他们的 dod 是 24 日,但计算出来的 days_survived 是 -0.72。 相反,您可以通过将 intime 转换为日期来进行日期算术:
修复方法:
当我们进行此计算时,我们会看到:
3 名入住 ICU 的患者的死亡日期距其入住 ICU 时间已超过 1 年。 显然是错误的,可能是由于概率联系(您可以在“院外死亡率”部分的论文中阅读更多信息 - https://www.nature.com/articles/s41597-022-01899-x )
3 入住 ICU 的患者的死亡日期为入住 ICU 前 1 天。 这些看起来也是错误的,但可能只是错误地记录了原始死亡日期数据
上面的查询中未显示,但还有大约 30 名左右的患者的 dod 与 ICU 入院日期相同,但发生在超时前一两天
我想说,总的来说,在跨数据库链接 60,000 多条记录时,您只需要预料到会出现一些错误。 由于数量很少,因此调查他们的记录(图表或通过注释)以弄清楚到底发生了什么,并更正查询中的数据应该是相当合理的。
也许我们可以将这一列及其更正添加到 icustay_detail 查询中? https://github.com/MIT-LCP/mimic-code/blob/main/mimic-iv/concepts/demgraphics/icusay_detail.sql
于是我就去mimiciv_derived.icustay_detail去确认, 很遗憾, 没修复! 哈哈
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