分享是关心:对公开可用的重症监护数据集进行系统审查
A R Jagesar1, T A Dam1, T Struja2
1Department of Intensive Care Medicine, Center for Critical Care Computational Intelligence (C4I), Amsterdam Medical Data Science (AMDS), Amsterdam Cardiovascular Science (ACS), Amsterdam Institute for Infection and Immunity (AII), Amsterdam Public Health (APH), Amsterdam UMC, Vrije Universiteit, Amsterdam, the Netherlands; Quantitative Data Analytics Group, Department of Computer Science, Faculty of Science, Vrije Universiteit, Amsterdam, the Netherlands.
本综述指导研究人员通过分析七个关键数据集来选择公共重症监护室 (ICU) 数据库. 了解患者数量的变化,器官支持和数据收集对于数据驱动的重症监护医学至关重要.
科学领域:
- 关键护理医学 关键护理医学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 公共重症监护室 (ICU) 数据库对于推进数据驱动的重症监护至关重要.
- 这些数据集受到频繁更新和新版本的限制,需要为研究人员提供指导.
- 选择合适的ICU数据对于可靠的研究结果至关重要.
研究的目的:
- 提供公开可用的重症监护室 (ICU) 数据库的最新概述.
- 引导临床医生和数据科学家选择相关的ICU数据集用于他们的研究.
- 突出主要公共ICU数据库之间的特点和差异.
主要方法:
- 在PubMed,PhysioNet,Arxiv,MedRxiv和BioRxiv进行了系统的文献搜索.
- 搜索的重点是确定成人患者的所有公开可用的ICU数据集.
- 对提取的数据库特征进行了定性合成.
主要成果:
- 确定了882个出版物,导致包括7个公共ICU数据库.
- 包括数据库:阿姆斯特丹UMCdb,eICU-CRD,HiRID,MIMIC-IV,NWICU,SICdb和ZFPH. 这些数据库包括在内.
- 观察到患者队列大小,器官支持利用率,入院类型和测量频率的显著差异.
结论:
- 公共ICU数据集表现出独特的特征,受到医疗实践,IT基础设施和法律框架的影响.
- 本系统性审查提供了可用的公共ICU数据集及其独特属性的全面概述.
- 研究人员可以利用本指南,在选择ICU数据进行研究时做出明智的决定.
相关概念视频
Nursing Clinical Information System
A Nursing Clinical Information System (NCIS) is a specialized type of healthcare information system tailored to meet the unique needs of nursing practice. It incorporates the principles of nursing informatics to streamline information management and improve the quality of care delivery.
Critical attributes of NCIS include:
Pulmonary Embolism II: Diagnostic Studies and Interprofessional Care
Acute Respiratory Failure-II
The underlying physiological abnormalities that contribute to hypoxemic respiratory failure include:
Acute Kidney Injury I: Introduction
Acute Kidney Injury V: Interprofessional Care
Acute Kidney Injury IV: Diagnostic Studies and Prevention


