Mimic-code: Совет по запуску сложных сценариев SQL, переданных из других проектов / исследований?

Вот несколько советов для новичков, у которых может быть такая же проблема,

• Чтобы выполнить несколько блоков запросов, используя query tool в pgAdmin4, попробуйте завершить каждый блок точкой с запятой;

Проблема в том, что кажется, что только последний запрос фактически выполняется в Data Output Panel - я думаю, вам нужно использовать предложение UNION или JOIN , чтобы как-то их объединить?

• Чтобы сохранить итоговую таблицу, то есть для экспорта из Postgres в CSV, вы можете использовать оператор COPY , см. # 214

Я не думаю, что могу предложить общее решение, но, возможно, смогу указать вам в правильном направлении. Мой любимый способ работы - писать модульные сценарии SQL, которые создают материализованные представления данных для определенных концепций (например, вентиляции). Затем я объединяю все эти представления вместе в конце, чтобы сделать одну большую таблицу, и я вывожу ее в CSV или читаю прямо в Python. Если вы хотите изучить SQL, я уверен, что в Интернете есть много руководств, которые помогут в этом. В частности, я бы прочитал о материализованных представлениях, поскольку они очень полезны для создания промежуточных таблиц, которые вы затем можете использовать позже (я думаю, что это то, что вам нужно в вашем последнем вопросе).

Если вы посмотрите на подпапку aline (https://github.com/MIT-LCP/mimic-code/tree/master/notebooks/aline), вы увидите пример полностью воспроизводимого клинического исследования. Я бы порекомендовал сделать что-то вроде того, что сделано в этой папке. Существует множество модульных файлов SQL, которые генерируют базовые таблицы - вы можете видеть, что я сначала генерирую " когортную " таблицу icustay_id s, которые меня интересуют". Затем я запускаю ряд других сценариев, чтобы создать концепции для этих icustay_id s. Наконец, записная книжка извлекает все данные из этих таблиц (в aline.ipynb @ [7]). Ноутбук пошел еще дальше и фактически выполняет все вышеперечисленные запросы непосредственно из Python. По крайней мере, это должно дать вам представление о том, как вы можете создать когорту / набор данных из нескольких запросов SQL. Надеюсь, это поможет!

Привет, Алистер @alistairewj , большое спасибо за эту отличную помощь, она очень ценится: +1:

Я трачу некоторое время на изучение постоянного артериального катетера (исследование aline ) и ваших

Немного крутой кривой обучения, но это начинает иметь смысл :) Вторичный анализ электронных медицинских карт тоже оказывается действительно полезным :)

Здорово! Удачи!