mimic_derived

mimic_derived是一个函数，它是CSDN自主开发的一个功能，用于实现对象的模拟派生。通过mimic_derived函数，可以创建一个新的类，该类具有与原始类相同的成员变量和成员函数，并且可以通过该新类的对象来访问原始类的成员。

使用mimic_derived函数的步骤如下：
1. 定义一个原始类，该类包含需要派生的成员变量和成员函数。
2. 调用mimic_derived函数，并将原始类作为参数传递给该函数。
3. mimic_derived函数将返回一个新的派生类，该类具有与原始类相同的成员变量和成员函数。
4. 可以通过新派生类的对象来访问原始类的成员。

使用mimic_derived函数可以方便地实现对象的模拟派生，使得我们可以在不修改原始类的情况下，为其添加额外的功能或修改其行为。

相关问题

export PATH=/home/chunhao.zheng/mimic_run/Mimic.2023_03_28/bin/x86_64:$PATH在centos上应该改成什么

在 CentOS 上，您可以使用以下命令将目录 `/home/chunhao.zheng/mimic_run/Mimic.2023_03_28/bin/x86_64` 添加到 `$PATH` 环境变量中：

echo 'export PATH="/home/chunhao.zheng/mimic_run/Mimic.2023_03_28/bin/x86_64:$PATH"' >> ~/.bashrc

然后，运行以下命令使更改生效：

source ~/.bashrc

这将在您的 `~/.bashrc` 文件中添加一行，将 `/home/chunhao.zheng/mimic_run/Mimic.2023_03_28/bin/x86_64` 目录添加到 `$PATH` 环境变量中，并将更改应用于当前的 shell 会话和所有后续会话。

mimic筛选SA-AKI

### 如何在MIMIC数据集中筛选SA-AKI病例

#### 数据准备
为了有效识别手术后急性肾损伤（SA-AKI），需要先加载必要的表单并进行初步的数据清理工作。这通常涉及患者基本信息、实验室检测结果以及诊断记录等多张表格的关联操作[^1]。

#### 定义AKI标准
根据KDIGO指南定义，可以通过血清肌酐水平变化来判断是否存在术后急性肾损伤情况。具体来说，在术前基线基础上满足下列任一条件即认为发生SA- 血清肌酐升高≥0.3 mg/dL (≥26.5 μmol/L)，或
- 达到基线值的1.5倍以上，并且该事件发生在手术后的7天内[^2]

#### SQL查询实现
下面是一个基于上述逻辑构建用于提取符合条件患者的SQL语句实例：

WITH baseline_creatinine AS (
    SELECT subject_id, hadm_id,
           MIN(charttime) OVER(PARTITION BY subject_id ORDER BY charttime ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) as first_chart_time,
           LAG(creatinine, 1) OVER(PARTITION BY subject_id ORDER BY charttime ASC) as prev_creatinine
      FROM mimic_derived.cohort_labevents cl
     WHERE itemid IN ('50912') -- creatinine lab event ID
),
postoperative_period AS (
    SELECT m.subject_id, m.hadm_id,
           s.starttime as surgery_start,
           s.endtime as surgery_end,
           bc.first_chart_time,
           CASE WHEN DATEDIFF(bc.first_chart_time, s.endtime)<=7 THEN 'Y' ELSE 'N' END within_7_days_flag
      FROM mimic_core.admissions m
INNER JOIN mimic_icu.proceduresicd p ON m.subject_id = p.subject_id AND m.hadm_id = p.hadm_id
INNER JOIN mimic_hosp.services s ON m.subject_id = s.subject_id AND m.hadm_id = s.hadm_id
LEFT JOIN baseline_creatinine bc ON m.subject_id = bc.subject_id AND m.hadm_id = bc.hadm_id
WHERE p.icd_code LIKE '%SURGERY%' 
AND s.curr_service NOT IN ('SD','CS')
),
aki_identification AS(
SELECT pop.*, 
       MAX(CASE WHEN creatinine-prev_creatinine>=0.3 OR creatinine/NULLIF(prev_creatinine,0)>=1.5 THEN 1 ELSE 0 END) over(partition by subject_id order by first_chart_time rows between unbounded preceding and current row) aki_flag
FROM postoperative_period pop
JOIN mimic_derived.cohort_labevents cl ON pop.subject_id=cl.subject_id AND pop.hadm_id=cl.hadm_id
WHERE pop.within_7_days_flag='Y'
)
SELECT * FROM aki_identification ai WHERE ai.aki_flag=1;

此脚本通过创建三个CTE（Common Table Expressions）逐步实现了目标人群的选择过程：首先是获取每位病人最早的肌酐测量时间；其次是确定哪些病人的肌酐数值是在手术结束之后七日内测得；最后则是依据KDIGO准则标记出那些经历了显著升高的个体作为最终的研究对象集合[^3].