Mimic-code: значение начальной/конечной даты в табличных предписаниях

Да, это правильная интерпретация, в Вашем примере метопролол был назначен на эти четыре дня - значит, его, скорее всего, прописали пациенту (но не на 100%, так как это запись о назначении, а не запись о приеме).

Я вижу, большое спасибо за ваш ответ!

Интересный вопрос. Как насчет этого примера ниже:

ROW_ID | HADM_ID | ДАТА НАЧАЛА | КОНЕЦ | НАРКОТИКИ | ДОЗА И ЕДИНИЦА
------ | ------- | --------- | ------- | ---- | -----------
232390 | 100765 | 2126-03-12 | 2126-03-13 | Меропенем | 500 мг
232385 | 100765 | 2126-03-12 | 2126-03-13 | Меропенем | 500 мг
232391 | 100765 | 2126-03-12 | 2126-03-18 | Меропенем | 500 мг
232543 | 100765 | 2126-03-18 | 2126-03-19 | Меропенем | 500 мг

Этот пример означает, что пациент принимает три дозы Меропенема по 500 мг в период с 12 по 13 марта? А после 14 марта он принимает только одну дозу?

Спасибо!

Не обязательно, и это ограничение таблицы лекарств. Вы знаете, что эти лекарства были заказаны с указанными датами начала/окончания, но вы не знаете, сколько доз было введено. Вы также не знаете частоту - один или два из этих ордеров могли быть STAT (немедленно), за которыми следовал q12hr или что-то в этом роде.

Хм... вопрос с подвохом.
Есть ли способ вывести упорядоченную частоту приема лекарств на основе таблицы рецептов?

Для не внутривенных лекарств нет простого ответа. Для препаратов для внутривенного введения вы можете искать введение в таблицах inputevents_mv или inputevents_cv .

Мы надеемся опубликовать больше данных в будущем, которые закроют эти пробелы.

Здорово! Спасибо @alistarewj!
Мы пытаемся воспроизвести этот бумажный эксперимент с MIMIC. Я дам вам знать, когда мы закончим.

Энрике,

Хорошие моменты здесь! Пытаясь выяснить, как вы делаете вывод
правильную дозировку с плановыми данными из рецептов, когда это ясно в
документация/и бумага, которую на самом деле вы не знаете, если этот рецепт
вводили или не вводили пациенту (или как/когда вводили). Без использования
контрольно-пропускные пункты подтверждения (насколько я знаю, они недоступны в Mimic
) вы используете планы лечения в качестве ярлыков для прогнозирования
правильное использование, и это может показаться неуместным.

Чтобы сделать что-то похожее в нашей больнице EHR, мы анализируем
выбросы только для внутривенных антибиотиков с корректировкой информации по массе / почкам
функция (eGFR), используя пошаговые регрессии с учетом временных рамок, и т.д.
on (здесь нельзя не заглянуть в большие таблицы на мимике) следовать
этот подход!

Mimic отлично помог нам понять, как смоделировать наш набор данных для
выйти с такого рода анализами, но не в качестве второй базы данных для
в целях воспроизводства (возможно, в будущем). Теперь наша модель стала реальностью
здесь как толчок, реализованный в нашем доморощенном EHR благодаря тому, что у нас есть
узнал от подражателя!

С наилучшими пожеланиями,
Тьяго / твой сосед

Em sex, 2 нояб. 2018 г. в 10:44, Henrique [email protected]
секрет:

Здорово! Спасибо @alistarewj https://github.com/alistarewj !
Мы пытаемся воспроизвести эту бумагу
https://ieeexplore.ieee.org/document/8340108 эксперименты с MIMIC.
Я дам вам знать, когда мы закончим.

—
Вы получаете это, потому что подписаны на эту тему.
Ответьте на это письмо напрямую, просмотрите его на GitHub
https://github.com/MIT-LCP/mimic-code/issues/384#issuecomment-435384437 ,
или заглушить тему
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAt7Dd5JOdOiyXxEfnXR6cvbwkQo1j_Zks5urExDgaJpZM4RvSuK
.

>

Обригадо,
Тьяго Ваз