我要mimic数据库代码

时间: 2023-10-15 15:06:58 浏览: 45
MIMIC(Medical Information Mart for Intensive Care)是一种大规模、开放的医疗信息数据库,包含了成千上万的 ICU 病人的医疗信息。如果您想要提取 MIMIC 数据库中的信息,您需要遵循以下步骤: 1. 首先,您需要获取访问 MIMIC 数据库的权限。这需要您填写一个申请表格,表格中包含您的个人信息和研究目的等内容。申请表格详见: https://mimic.physionet.org/gettingstarted/access/ 2. 申请表格填写完毕并获得访问权限后,您可以使用 SQL 查询语言来提取数据库中的信息。具体操作方法可以参考 MIMIC 数据库的官方文档:https://mimic.physionet.org/mimicdata/sql/ 3. 如果您是 Python 用户,可以使用 MIMIC 数据库的 Python API 来提取数据。该 API 支持使用 Pandas 数据分析库进行数据处理。API 的使用方法详见:https://mimic.physionet.org/mimicdata/python/ 请注意,在使用 MIMIC 数据库时,需要遵循相关的数据安全和隐私保护规定,确保不泄露患者的个人信息。
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mimic数据库ards代码

Mimic数据库ARDS代码是指Mimic-III数据库中ARDS的相关数据和代码。ARDS(Acute Respiratory Distress Syndrome,急性呼吸窘迫综合症)是一种急性呼吸衰竭的严重并发症,常见于感染、创伤、肺部危及事件等情况。 Mimic-III数据库是一份来自波士顿布莱根女子医院的临床电子病历数据库,包含了2001年至2012年间的53000多名成年患者的信息,包括生理数据、药品治疗记录、实验室结果、医疗救治过程记录等。Mimic数据库ARDS代码包含了在这份数据库中,通过ICD-9代码(国际疾病分类第9版)识别出的ACS患者的相关信息,包括发病率、死亡率、治疗方式以及预后等方面的数据和代码。 ARD的相关参数包括各项生理指标,如动脉血氧分压(PaO2/FiO2)、肺泡-动脉氧分压差(PA-aO2)、呼吸频率、心率等。此外,ARDS的治疗方式和药物治疗也是Mimic数据库ARDS代码的重要内容。例如,机械通气、保持足够血容量、使用气道扩张剂等方法均被列入评估指标。对于重症ARDS患者,还需配合使用免疫调节治疗、糖皮质激素等药物进行综合治疗。 总之,Mimic数据库ARDS代码不仅可以提供现代医学研究中的有用数据来支持临床前和临床研究,还可以作为未来ARDS治疗方案开发和临床医生的参考。

如何用mimic数据库中的代码

MIMIC数据库是一个公开可用的数据库,其中包括有关医院患者的大量数据。如果你想使用其中的代码,可以按照以下步骤进行: 第一步:研究官方文档 MIMIC数据库官方文档包括有关数据库结构和可用数据的详细说明。在学习如何使用代码之前,你应该花时间研究这些文档,了解MIMIC数据库的内容和结构。 第二步:选择目标代码 在MIMIC数据库中,有一些已经可用的代码和脚本,用于处理和分析数据。在使用任何代码之前,你应该先了解代码的目的和适用范围,并选择适合你需要的代码。 第三步:下载和更新所需软件 为了使用MIMIC数据库中的代码,你需要下载和更新一些必要的软件和代码库。例如,你可能需要安装Python和相关的数据分析库(如NumPy或Pandas),以便运行某些代码。 第四步:用Jupyter Notebook打开代码 许多MIMIC数据库的代码是用Jupyter Notebook编写的,因此你应该首先安装Jupyter Notebook,并使用它打开代码文件。从Jupyter Notebook中打开代码文件允许你轻松地运行代码和查看输出。 第五步:理解代码并运行示例 在打开代码文件后,你需要理解代码的结构和功能。在理解代码之后,你可以尝试运行示例代码并查看输出结果。运行示例代码可以确保你的环境已正确设置,并且你可以成功地运行代码。 第六步:将代码应用于自己的数据 如果你已经成功运行了示例代码并理解了代码的结构和功能,现在你可以尝试将代码应用于你自己的数据。你需要修改代码,以便它能够适用于你的数据,并确保结果符合你的要求。 总之,“如何使用MIMIC数据库中的代码”需要花费大量的时间和精力来学习和实践。通过仔细研究官方文档、选择合适的代码、下载必要的软件、理解代码和应用它们到自己的数据中,你可以成功地使用MIMIC数据库中的代码来完成自己的研究工作。

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帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

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