MIMIC-IV官方视图解析 - AKI 肌酐 (kdigo_creatinine、kdigo_stages)

文章介绍了如何在MIMIC数据库中使用KIDGO指南诊断急性肾损伤(AKI),重点关注肌酐水平的变化,包括诊断标准、分期标准以及SQL脚本的实现。同时指出了官方代码中关于AKI第三阶段定义的一个错误,并提出了修正方案。

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判断AKI我们可以通过肌酐和尿量两个指标来看, 今天我们主要提取肌酐。

kidgo指南的表格

AKI诊断标准:
符合以下情况之一者即可被诊断为AKI:
①48小时内Scr升高超过26.5μmol/L(0.3mg/dl);
②Scr升高超过基线1.5倍——确认或推测为7天内发生;
③尿量<0.5ml/(kg·h),且持续6小时以上。
AKI分期标准:
分期 Scr 尿量
1期 升高为基线的1.5~1.9倍,或升高超过26.5μmol/L(0.3mg/dl) <0.5ml/(kg·h) 持续6~12h
2期 升高为基线的2.0~2.9倍 <0.5ml/(kg·h) ≥12h
3期 升高为基线的3倍,或绝对值≥353.6μmol/L(4.0mg/dl),或开始使用肾脏替代治疗,或患者<18岁且eGFR<35ml/(min·1.73m2) <0.3ml/(kg·h) ≥24h,或无尿≥12h
结果解读 根据AKI分期的推荐处理如下:
相关解释 1.单用尿量改变作为诊断标准时,需要除外尿路梗阻及其他导致尿量减少的原因。2.指南推荐血清肌酐和尿量仍然作为AKI最好的标志物(ⅠB)。
参考来源 1. KDIGO Clinical Practice Guideline for Acute Kidney Injury. 2012.3. http://www.kidney-international.org2. 图片作者:大连医科大学附属第一医院 重症医学科 李青栋

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AKI是MIMIC相关研究的常用指标,MIMIC数据库里面AKI诊断按照KIDGO指南,内容太多,今天这个只包括肌酐水平评估:

MIMIC数据库里面的基线值并不是一个固定的值而是动态的值。

主要涉及ICU住院记录icustays和实验室检查labevents两张表。

labevents表里CHARTTIME表示测量时间,VALUENUM表示测量值。

icustays表里面intime和outtime分别表示出入ICU时间。

 两张表格根据subject_id这个患者唯一标识进行连接。

### MIMIC-IV 3.0 数据集介绍 MIMIC-IV 3.0 是一个公开可用的大型重症监护医学数据库,包含了波士顿Beth Israel Deaconess医疗中心成人患者的数据。该数据集涵盖了详细的临床记录,包括但不限于生命体征、实验室测试结果、药物治疗方案以及护理人员的笔记等[^1]。 #### 主要组成部分 - **mimiciv_hosp**: 包含住院期间的一般信息,如诊断、程序编码和其他医院层面的信息。 - **mimiciv_icu**: 集中于重症监护病房内的高频率监测数据,例如每小时的生命体征测量值和机械通气设置参数。 这些表结构设计使得研究者能够方便地访问不同类型的时间序列数据,并支持多种类型的分析工作流。 ### 安装与配置指南 为了使用 MIMIC-IV 3.0 数据集,首先需要按照官方提供的指导完成本地环境搭建: 1. 下载并解压 PostgreSQL 的安装包; 2. 使用 `psql` 工具连接到目标服务器实例; 3. 执行 SQL 脚本以创建必要的模式和加载初始数据文件; 具体命令如下所示: ```sql -- 创建一个新的数据库用于存储 MIMIC IV 数据 CREATE DATABASE mimic; -- 连接到新建立的 mimiciii 数据库 \c mimic; -- 设置搜索路径以便后续操作可以找到正确的 schema SET search_path TO mimiciv_hosp, public; ``` 之后可以根据需求运行验证脚本来确认所有表格都已正确导入[^3]: ```sql DO $$ BEGIN IF EXISTS (SELECT FROM pg_tables WHERE schemaname = 'mimiciv_hosp' AND tablename = 'patients') THEN RAISE NOTICE 'Table patients exists.'; ELSE RAISE EXCEPTION 'Table patients does not exist!'; END IF; END $$; ``` 通过上述步骤即可成功部署 MIMIC-IV 3.0 至个人计算机或云端环境中供进一步的研究开发之用。 ### 相关问题 1. 如何获取最新的 MIMIC-IV 版本? 2. 是否有针对特定疾病的子集可以从 MIMIC-IV 中提取出来? 3. 在处理大规模时间序列数据时有哪些推荐的技术工具? 4. 怎样确保从 MIMIC-IV 获取的数据隐私性和安全性?
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