Mimic-code: significado de startdate/enddate em prescrições de tabela

Sim, essa é a interpretação correta. No seu exemplo, o metoprolol foi prescrito para esses quatro dias - o que significa que provavelmente foi administrado ao paciente (mas não 100%, pois é um registro de prescrição, não um registro de administração).

Entendi, muito obrigado pela sua resposta!

Pergunta interessante. Que tal este exemplo abaixo:

ROW_ID | HADM_ID | DATA DE INÍCIO | DATA FINAL | DROGA | DOSE E UNIDADE
------ | ------- | --------- | ------- | ---- | -----------
232390 | 100765 | 2126-03-12 | 2126-03-13 | Meropenem | 500 mg
232385 | 100765 | 2126-03-12 | 2126-03-13 | Meropenem | 500 mg
232391 | 100765 | 2126-03-12 | 2126-03-18 | Meropenem | 500 mg
232543 | 100765 | 2126-03-18 | 2126-03-19 | Meropenem | 500 mg

Este exemplo significa que o paciente toma três doses de Meropenem 500 mg entre 12 de março e 13 de março? E depois de 14 de março ele toma apenas uma dose?

Obrigado!

Não necessariamente, e isso é uma limitação da tabela de medicamentos. Você sabe que esses medicamentos foram prescritos com essas datas de início/término, mas não sabe quantas doses foram administradas. Você também não sabe a frequência - um ou dois desses pedidos podem ter sido STAT (imediatamente), seguidos por um q12hr ou algo assim.

Hum... pergunta capciosa.
Existe alguma forma de inferir a frequência de prescrição do medicamento com base na tabela de prescrição?

Para medicamentos não intravenosos, não há resposta fácil. Para medicamentos IV você pode procurar a administração nas tabelas inputevents_mv ou inputevents_cv .

Esperamos liberar mais dados no futuro que cubram essas lacunas.

Excelente! Obrigado @alistairewj!
Estamos tentando replicar esses experimentos de papel com MIMIC. Avisarei quando terminarmos.

Henrique,

Belos pontos aqui! Tentando descobrir como você está fazendo inferência de
dosagem adequada com dados planejados de prescrições, quando estiver claro em
documentação/e papel que na verdade você não sabe se aquela receita
foi administrado ou não ao paciente (ou como/quando foi). Sem utilizar
check-points de confirmação (até onde eu sei, eles não estão disponíveis no Mimic
) você está usando planos de tratamento como rótulos para direcionar sua previsão de
uso adequado, e isso pode parecer inadequado.

Para fazer algo bem parecido em nosso RES do hospital, estamos analisando
outliers apenas para antibióticos IV, ajustando as informações por peso/renal
função (eGFR), usando regressões passo a passo considerando linhas de tempo, e assim
on (aqui, você não pode evitar olhar para as grandes tabelas no mimic) para seguir
esta abordagem!

O Mimic foi maravilhoso para nos ajudar a entender como modelar nosso conjunto de dados para
sair com esse tipo de análise, mas não como um segundo banco de dados para
fins de reprodução (talvez no futuro). Agora nosso modelo é uma realidade
aqui como um empurrão implementado em nosso EHR caseiro, graças ao que temos
aprendi com a mímica!

Atenciosamente,
Tiago / seu vizinho

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

Excelente! Obrigado @alistairewj https://github.com/alistairewj !
Estamos tentando replicar este artigo
https://ieeexplore.ieee.org/document/8340108 experimentos com MIMIC.
Avisarei quando terminarmos.

—
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Tiago Vaz