Mimic-code: signification de la date de début/date de fin dans les prescriptions du tableau

Oui, c'est la bonne interprétation. Dans votre exemple, le métoprolol a été prescrit pendant ces quatre jours - ce qui signifie qu'il a très probablement été administré au patient (mais pas à 100 % car il s'agit d'un dossier de prescription, pas d'un dossier d'administration).

Je vois, merci beaucoup pour ta réponse !

Question interessante. Qu'en est-il de cet exemple ci-dessous :

ROW_ID | ID_HADM | DATE DE DEBUT | DATE DE FIN | DROGUE | DOSE & UNITÉ
------ | ------- | --------- | ------- | ---- | -----------
232390 | 100765 | 2126-03-12 | 2126-03-13 | Méropénem | 500mg
232385 | 100765 | 2126-03-12 | 2126-03-13 | Méropénem | 500mg
232391 | 100765 | 2126-03-12 | 2126-03-18 | Méropénem | 500mg
232543 | 100765 | 2126-03-18 | 2126-03-19 | Méropénem | 500mg

Cet exemple signifie que le patient prend trois doses de Meropenem 500 mg entre le 12 mars et le 13 mars ? Et après le 14 mars, il ne prend qu'une dose ?

Merci!

Pas nécessairement, et c'est une limitation du tableau des médicaments. Vous savez que ces médicaments ont été commandés avec ces dates de début/fin, mais vous ne savez pas combien de doses ont été administrées. Vous ne connaissez pas non plus la fréquence - une ou deux de ces commandes auraient pu être STAT (immédiatement), suivies d'une q12hr ou quelque chose comme ça.

Hum... question piège.
Existe-t-il un moyen de déduire la fréquence commandée du médicament en fonction du tableau de prescription ?

Pour les médicaments non intraveineux, il n'y a pas de réponse facile. Pour les médicaments IV, vous pouvez rechercher l'administration dans les tableaux inputevents_mv ou inputevents_cv .

Nous espérons publier plus de données à l'avenir qui couvriront ces lacunes.

Génial! Merci @alistairewj !
Nous essayons de reproduire ces expériences sur papier avec MIMIC. Je vous ferai savoir quand nous aurons fini.

Henrique,

Jolis points ici! Essayer de comprendre comment vous faites l'inférence de
dosage approprié avec les données prévues à partir des prescriptions, lorsqu'il est clair dans
documentation/et papier dont vous ne savez en fait pas si cette ordonnance
a été administré ou non au patient (ou comment/quand il l'a été). Sans utiliser
points de contrôle de confirmation (pour autant que je sache, ils ne sont pas disponibles dans Mimic
) vous utilisez des plans de traitement comme étiquettes pour cibler votre prédiction de
utilisation appropriée, et cela peut sembler inapproprié.

Pour faire quelque chose d'assez similaire dans notre DSE hospitalier, nous analysons
valeurs aberrantes uniquement pour les antibiotiques IV , en ajustant les informations en fonction du poids / de la fonction rénale
fonction (eGFR), en utilisant des régressions pas à pas tenant compte des délais, etc.
sur (ici, vous ne pouvez pas éviter de regarder dans les grandes tables sur mimique) à suivre
cette approche!

Mimic a été formidable pour nous aider à comprendre comment modéliser notre ensemble de données pour
sortir avec ce genre d'analyses, mais pas comme une deuxième base de données pour
fins de reproduction (peut-être à l'avenir). Maintenant, notre modèle est une réalité
ici comme un coup de pouce implémenté dans notre homebrew EHR grâce à ce que nous avons
appris de mimique!

Cordialement,
Tiago / ton voisin

Em sex, 2 nov. 2018 à 10:44, Henrique Dias [email protected]
escreveu :

Génial! Merci @alistairewj https://github.com/alistairewj !
Nous essayons de reproduire ce document
https://ieeexplore.ieee.org/document/8340108 expériences avec MIMIC.
Je vous ferai savoir quand nous aurons fini.

—
Vous recevez ceci parce que vous êtes abonné à ce fil.
Répondez directement à cet e-mail, consultez-le sur GitHub
https://github.com/MIT-LCP/mimic-code/issues/384#issuecomment-435384437 ,
ou couper le fil
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAt7Dd5JOdOiyXxEfnXR6cvbwkQo1j_Zks5urExDgaJpZM4RvSuK
.

>

Obrigado,
Tiago Vaz