性别和肥胖到底有关系吗？MIMIC数据库告诉你~

原创 已于 2022-02-11 08:52:16 修改 · 1k 阅读 · 2 ·
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#医疗数据分析 #EHR #MIMIC #数据分析 #数据库

于 2022-02-10 17:09:38 首次发布
本文利用MIMIC数据库进行SQL查询，提取患者性别、肥胖疾病信息，发现男性患者高于女性，肥胖患者中男女比例接近。通过相关性分析，确认性别与肥胖疾病存在关联。
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9篇2章9节：多源数据联合应用在全球疾病负担（GBD）分析中的策略分析
DAT｜R科学与人工智能
09-01 2290
全球疾病负担（GBD）分析主要依赖汇总数据，存在缺乏个体层面信息、难以进行因果推断等局限。本文首先对比了个体数据与汇总数据的特性及代表数据库，包括NHANES、CHARLS、MIMIC、WHO GHO和ECDC Surveillance Data，指出个体数据高分辨率、可进行纵向分析、可构建复杂模型，而汇总数据覆盖广、数据标准化、适合趋势分析。随后，提出联合分析策略，包括个体数据与GBD的联合校准、个体数据Meta分析与汇总数据结合，以及个体数据与汇总数据的因果推断应用。
Python测试肥胖数据
02-10
Python测试肥胖数据，处理Obes-phys-acti-diet-eng-2014-tab.xls数据，得到拟合结果。
【Python数分实战】预测肥胖风险数据
HuJiaPeng123的博客
04-21 7014
Python机器学习用于预测不同肥胖水平的人群。。
查询MIMIC-III
shaodongheng的博客
07-07 2541
文章目录概述数据库元数据患者编号死亡率和住院患者年龄和死亡率重症监护病房 参考 首先设定： set search_path to mimiciii; 概述 从各种数据库对象（表，视图等）获取元数据； 在单个表上执行基本查询； 执行基本的“联接”以合并表并提取有用的信息； 使用数据库“视图”提取高级信息。 数据库元数据 可以在Postgres中使用获取特定表的元数据\d+ <schema>.<tablename>。例如，以下命令输出准入表的元数据： \d+ MIMICIII.AD
NHANES数据库：脂肪与肥胖成为热点 | 本周文献推送（10.11）
weixin_47988917的博客
10-17 1234
郑老师统计课程，欢迎点击报名：Nhanes公共数据库挖掘 课程美国国家健康和营养检查调查（NHANES）是一项旨在评估美国成人和儿童健康和营养状况的研究计划。该调查的独特之处在于它结合了访谈和体格检查。由美国疾病控制和预防中心（CDC）负责为国家提供健康统计数据。NHANES计划始于20世纪60年代初，并作为一系列针对不同人口群体或健康主题的调查进行。自1999年以来，对美国的人口健康状况进行了更...
MIMIC数据库基本信息分析
hdpai2018的博客
06-03 6913
一、MIMIC数据库中26张表介绍 数据库中一共有26张表，记录患者入院的各种信息，每张表的介绍如下所示。 表格名 信息 admission 患者基本信息，比如性别、种族、语言、宗教、婚姻、入院和出院时间、死亡时间等 callout 提供病人准备从ICU转出或者已经从ICU转出时相关信息 caregivers 记录医护人员信息（ID、类型、附加信息） chartevents 记录所有病人的图表数据，住院期间的所有症状、体征、精神状态、实验室检查等 cptevents 为病人的程序进行计费 d_cpt
MIMIC-IV数据库， 如何提取入院患者生存时间？
weixin_36172141的博客
02-01 4803
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。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。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。
mimiciv数据库腰围数据提取
10-15
嗯，用户这次明确要查MIMIC-IV数据库里腰围数据的提取方法。看来ta正在处理医疗数据分析项目，可能涉及肥胖或代谢疾病研究。之前系统指令要求严格遵循LaTeX格式和中文回复，但用户当前问题纯属临床数据查询，需要...
医疗AI智能体用药指导：架构师如何构建安全有效的智能用药系统？
SuperAGI2025
08-06 1169
医疗AI智能体是一个嵌入医疗流程的智能系统感知（Perception）：整合多源医疗数据（电子病历、基因、影像、 wearable设备）；认知（Cognition）：理解医疗知识（临床指南、药物说明书、文献证据）；决策（Decision）：生成个性化用药建议（剂量、频次、禁忌症）；交互（Interaction）：用医生/患者能理解的语言解释建议；学习（Learning）：从临床反馈中迭代优化模型。决策层的核心是将认知层的知识转化为“针对具体患者的用药建议”个性化。
全球肥胖 globesity
张彤的专栏
01-01 826
平时每到吃饭的时候，身边就有人嚷着说“减肥，不吃饭”，不管那个人是真胖还是假装减肥。不过，有一个事实倒是千真万确，那就是全世界肥胖人口这几年都有所增加，而且据说在发展中国家尤为明显。这个问题也引起了世界卫生组织的关注，他们还专门为这个问题取了个名字，叫globesity。From Samoa to Kuwait, from Jamaica to Britain, in Latin Amer
MIMIC数据提取教程 - 如何提取患有肥胖症疾病的患者?
weixin_36172141的博客
12-28 1088
由于其中有一些患者可能多次住院，其是否肥胖随时间更改，所以可能出现数据不一致。因此外层循环利用group来确定患者是否曾被确诊为肥胖疾病。我们也可以先翻译下d_icd_diagnoses表，给long_title后面添加一个cn 翻译后的字段， 然后再筛选， 这样可以用中文筛选。补充：ICD9码为确诊肥胖疾病的患者，以"V"开头的ICD9编码是利用BMI来衡量是否肥胖的。以"V"开头的ICD9编码是利用BMI来衡量是否肥胖的。有同学问想提取某种疾病患者数据，我们这里以肥胖症obesity为例。
以色列MIMIC(Medical Information Mart for Intensive Care）数据库简介
toby001111的博客
05-26 5132
一 、MIMIC简介 MIMIC（Medical Information Mart for Intensive Care），是一个大型的公开数据库。该数据库记录了2001年至2019年期间贝斯以色列女狄肯斯医疗中心重症监护病房患者的相关数据，拥有4万多名患者的医疗健康数据和记录。 机器学习论文参考案例：www.mlpaper.cn/ 商务建模合作邮箱：231469242@qq.com 加QQ群：1026993837，免费领取python学习资料 原创公众号python风控模型
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深度解析肠道菌群与肥胖 文章导读 肥胖导致的患病率在过去几十年中以惊人的速度增长，据估计，全球超过44%人口超重，超过3亿人受到病态肥胖的影响。肥胖是多种疾病共存的主要危险因素，包括Ⅱ型糖尿病、非酒精性脂肪肝和缺血性心血管疾病。因此，肥胖流行对人预期寿命，生活质量和保健费用有着深远的影响。 那么到底是什么导致了肥胖在不超过一代人里迅速增长呢？本文是转化医学大奖得主Christoph A. T...
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【代码】基于Python的亚马逊销售数据集探索性数据分析。
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数据可视化是一种将复杂的数据转换为图形、图像或其他视觉表现形式的技术，旨在帮助人们更直观、快速地理解和分析数据。概念要素详细内容定义数据可视化是将数据转换为图形或图像的过程，通过视觉元素（如形状、颜色、大小等）来传达数据中的信息。目的1. 帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联性。2. 提高数据分析和决策制定的效率。3. 增强数据报告和传达的可理解性。过程1. 数据准备：清洗、转换和整合数据。2. 设计可视化：选择合适的图表类型和视觉元素。3. 可视化展示：创建图表、图形或交互式界面。
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