eICU-demo数据集

AI生成曾小健

3754人浏览 · 2024-04-11 21:53:01

AI生成曾小健 · 2024-04-11 21:53:01 发布

eICU 协作研究数据库演示

eICU数据集，这个是公开的。只是他用我给您的脚本（https://github.com/Google-Health/records-research/blob/master/graph-convolutional-transformer/README.md），处理成9列的csv了。

这31张表任何数据都能用（表字段说明：https://mp.weixin.qq.com/s/YVl7APovXctUiHpelVDYSg），包括构成图谱，

阿利斯泰尔·约翰逊、汤姆·波拉德 , 奥马尔·巴达维 , 杰西·拉法

发布日期：2021 年 5 月 6 日。版本：2.0.1

使用此资源时，请引用：（ 显示更多选项）
Johnson, A.、Pollard, T.、Badawi, O. 和 Raffa, J. (2021)。 eICU 协作研究数据库演示（版本 2.0.1）。生理网。eICU Collaborative Research Database Demo v2.0.1。

请附上 PhysioNet 的标准引文：（ 显示更多选项）
Goldberger, A.、Amaral, L.、Glass, L.、Hausdorff, J.、Ivanov, PC、Mark, R., ... & Stanley, HE ( 2000）。 PhysioBank、PhysioToolkit 和 PhysioNet：复杂生理信号新研究资源的组成部分。流通[在线]。 101 (23)，第 e215–e220 页。

抽象的

该项目是 eICU 协作研究数据库的演示版本，该数据库是一个多中心数据库，由 2014 年至 2015 年间美国 200,000 多个入住 ICU 的去识别化健康数据组成。该数据库包括生命体征测量、护理计划文档、疾病严重程度测量、诊断信息和治疗信息。数据通过飞利浦 eICU 计划收集，这是一项重症监护远程医疗计划，可向床边的护理人员提供信息。这个开放访问演示使研究人员能够确定 eICU 协作研究数据库是否适合他们的工作。它包括 eICU 合作研究数据库中从 20 家较大医院中选出的 2,500 多个住院病房。

背景

飞利浦医疗保健为危重患者开发了 eICU 远程医疗系统，为床边护理人员提供 24 小时支持。它是对床边团队的补充，而不是替代，远程护理人员使用的数据会被存档用于研究目的。一部分数据通过 eICU 协作研究数据库提供给研究人员，该数据库是一个多中心重症监护病房数据库，涵盖美国各地 eICU 项目监测的 200,000 多个 ICU 入院情况[1]。该数据库是去识别化的，包括生命体征测量、护理计划文档、APACHE 疾病严重程度测量、诊断信息和治疗详细信息。这个开放访问演示使研究人员能够确定 eICU 协作研究数据库是否适合他们的工作。

方法

演示数据集包含从 eICU 合作研究数据库中 20 家较大医院中选择的 2,500 多个单位住院的 (ICU) 住院相关数据。所有表格均经过去识别化处理，以满足美国健康保险流通与责任法案 (HIPAA) 的安全港条款。这些规定包括删除所有受保护的健康信息。医院和单位标识符也已被删除，以保护贡献组织的隐私。该架构是与 Privacert（马萨诸塞州剑桥）合作建立的，后者证明重新识别风险符合安全港标准（HIPAA 认证号 1031219-2）。

数据说明

数据包括生命体征、实验室测量、药物、APACHE 组件、护理计划信息、入院诊断、患者病史、结构化问题列表中带时间戳的诊断以及类似选择的治疗方法。仅当某些“接口”可用时，来自每个患者的数据才会收集到公共仓库中。每个接口都用于转换和加载某种类型的数据：生命体征界面包含生命体征，实验室界面提供血液样本的测量结果，等等。重要的是要意识到不同的护理单位可能有不同的接口，并且缺乏接口将导致给定患者没有可用的数据，即使这些测量是在现实中进行的。数据以 CSV 形式提供，可以使用 eICU 代码存储库 [2] 中提供的代码加载到关系数据库中。为了方便起见，该文件夹中还提供了数据库的 gzip 压缩 SQLite 版本sqlite。

使用说明

该演示提供了在决定是否对完整版本进行分析之前审查 eICU 协作研究数据库的结构和内容的机会。该演示还提供了一个有用的示例数据集，以证明为 eICU 协作研究数据库开发的代码可以正常运行并返回预期结果（例如，用于验证单元测试中的行为并证明已发表论文中的可重复性）。

发行说明

该演示与 eICU-CRD v2.0 相关。

版本2.0.1

添加了 SQLite3 版本的数据集。
删除了missionDx、过敏和customLab 表中不必要的间距。

致谢

作者要感谢飞利浦 eICU 研究所和飞利浦医疗保健部门提供的数据。作者还要感谢 Andrew A. Kramer 对数据的富有洞察力的评论，以及 Dina Demner-Fushman 对去身份化过程提供的有用反馈。

利益冲突

这项工作得到了美国国立卫生研究院 NIH-R01-EB017205、NIH-R01-EB001659 和 NIH-R01-GM104987 的资助。麻省理工学院计算生理学实验室获得了飞利浦医疗保健公司的资助，以开展本文所述数据库的工作。 OB 是飞利浦医疗保健公司的员工。

参考

Pollard TJ、Johnson AEW、Raffa JD、Celi LA、Mark RG 和 Badawi O。 eICU 协作研究数据库，一个免费提供的用于重症监护研究的多中心数据库。科学数据（2018）。 DOI：http://dx.doi.org/10.1038/sdata.2018.178。
GitHub 上的 eICU 代码存储库。 https://github.com/MIT-LCP/eicu-code [访问日期：2021 年 4 月 1 日]

内容

家长项目

eICU 协作研究数据库演示源自：

eICU 协作研究数据库 v2.0

请在使用该项目时引用它们。

使用权

访问策略：
只要符合指定许可证的条款，任何人都可以访问文件。

许可证（针对文件）：
Open Data Commons 开放数据库许可证 v1.0

发现

DOI（版本 2.0.1）：
eICU Collaborative Research Database Demo v2.0.1

DOI（最新版本）：
eICU Collaborative Research Database Demo v2.0.1

主题：
医学信息学埃库开放数据重症监护

项目网站：
https://eicu-crd.mit.edu

通讯作者

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版本

2.0 - 2019 年 7 月 15 日
2.0.1 - 2021 年 5 月 6 日

文件

未压缩总大小：130.6 MB。

访问文件

下载 ZIP 文件 (130.4 MB)
使用 Google 云存储浏览器访问此处的文件。需要使用 Google 帐户登录。

使用 Google Cloud 命令行工具访问数据（请参阅gsutil 文档以获取指导）：

<span style="color:#212529"><span style="background-color:#f7f7f7">gsutil -m -u YOUR_PROJECT_ID cp -r gs://eicu-crd-demo-2.0.1.phyonet.org 目标</span></span>

使用您的终端下载文件：

<span style="color:#212529"><span style="background-color:#f7f7f7">wget -r -N -c -np https://physionet.org/files/eicu-crd-demo/2.0.1/</span></span>

使用 AWS 命令行工具下载文件：

<span style="color:#212529"><span style="background-color:#f7f7f7">aws s3 同步 s3://phyonet-open/eicu-crd-demo/2.0.1/ 目的地</span></span>

文件夹导航： <基础>

姓名	尺寸	修改的
sqlite
许可证.txt （下载）	25.2 KB	2021-05-06
SHA256SUMS.txt （下载）	2.7 KB	2021-05-06
入学Dx.csv.gz （下载）	93.6 KB	2021-05-06
入院药物.csv.gz （下载）	111.4 KB	2019-05-23
过敏.csv.gz （下载）	34.6 KB	2021-05-06
apacheApsVar.csv.gz （下载）	66.6 KB	2019-05-23
apachePatientResult.csv.gz （下载）	209.1 KB	2019-05-23
apachePredVar.csv.gz （下载）	52.4 KB	2019-05-23
carePlanCareProvider.csv.gz （下载）	56.4 KB	2019-05-23
carePlanEOL.csv.gz （下载）	289 乙	2019-05-23
carePlanGeneral.csv.gz （下载）	351.9 KB	2019-05-23
carePlanGoal.csv.gz （下载）	30.4 KB	2019-05-23
carePlanInfectiousDisease.csv.gz （下载）	1.5 KB	2019-05-23
自定义实验室.csv.gz （下载）	634乙	2021-05-06
诊断.csv.gz （下载）	352.1 KB	2019-05-23
医院.csv.gz （下载）	759 乙	2019-05-23
输液药物.csv.gz （下载）	394.2 KB	2019-05-23
摄入输出.csv.gz （下载）	1.7MB	2019-07-12
实验室.csv.gz （下载）	5.5MB	2019-05-23
药物治疗.csv.gz （下载）	1.4MB	2019-05-23
microLab.csv.gz （下载）	3.5KB	2019-07-12
注释.csv.gz （下载）	259.7 KB	2019-07-12
护士评估.csv.gz （下载）	1.0MB	2019-07-12
护士护理.csv.gz （下载）	488.1 KB	2019-07-12
护士图表.csv.gz （下载）	16.1MB	2019-07-12
过去历史.csv.gz （下载）	139.1 KB	2019-05-23
病人.csv.gz （下载）	133.6 KB	2019-05-23
物理考试.csv.gz （下载）	759.0 KB	2019-07-12
呼吸护理.csv.gz （下载）	57.1 KB	2019-07-12
呼吸图表.csv.gz （下载）	1.6MB	2019-07-12
治疗.csv.gz （下载）	450.1 KB	2019-05-23
重要非周期性.csv.gz （下载）	2.5MB	2019-05-23
重要周期.csv.gz

一、数据集

eICU Collaborative Research Database (eICU-CRD)是一个多中心的重症监护病房 (ICU) 数据库，涵盖了2014年和2015年美国208家医院200，859例重症监护病房入住情况[1]。数据通过飞利浦公司的eICU项目采集，颗粒度细，包括生命体征测量、护理计划文档、疾病严重程度测量、诊断信息、治疗信息等。该数据库为了包含患者隐私，采取了去标识的匿名化。

研究者在完成人类受试者研究培训课程和签署数据使用协议包括要求负责任地处理数据并遵守合作研究的原则等注册流程后，可下载和使用该数据库。

二、飞利浦公司的eICU项目

飞利浦的eICU项目结合了A/V技术、预测分析、数据可视化和先进的报告功能，还有飞利浦的专业知识以及在相关领域超过15年的长期积累[2]。eICU项目向医护人员提供了患者的详尽信息，让他们能够在最关键的时刻照护到最需要帮助的患者。

在一项为期5年的研究中结果表明eICU项目对56个ICU病房，32家医院和19个卫生系统的118,990名重症监护病人的影响，均降低了住院时间和死亡率[3]。

在另一项研究中，eICU项目将与ICU相关的医疗事故索赔费用减少了90%，从600万美元减少到50万美元[4]。

在引入eICU项目后的一年内，与APACHE(急性生理、年龄和慢性健康评估，Acute Physiology, Age, and Chronic Health Evaluation)的预测结果相比，在一个大型医疗系统中挽救了2000人的生命，并将ICU的住院时间缩短了30.986天，且保守估计，每一次ICU住院可节省2700美元[5]。在飞利浦eICU项目接受重症监护的病人可在其随后的一般病房住院期间生存率提高16％，出院速度提高15%。

三、eICU-CRD数据集的获取方式

eICU-CRD数据集的下载页面地址为https://physionet.org/content/eicu-crd/2.0/

获取数据之前需要取得麻省理工大学附属数据相关课程的合格证书，之后在PhysioNet上注册账号，提交证书并进行资格认证申请，在审核通过后方可进行下载。详细的步骤说明可见https://eicu-crd.mit.edu/gettingstarted/access/

数据集共有31个csv格式的文件分别是'admissionDrug.csv', 'admissionDx.csv','allergy.csv','apacheApsVar.csv','apachePatientResult.csv','apachePredVar.csv','carePlanCareProvider.csv','carePlanEOL.csv','carePlanGeneral.csv','carePlanGoal.csv','carePlanInfectiousDisease.csv','customLab.csv','diagnosis.csv','hospital.csv','infusionDrug.csv','intakeOutput.csv','lab.csv','medication.csv','microLab.csv','note.csv','nurseAssessment.csv','nurseCare.csv','nurseCharting.csv','pastHistory.csv','patient.csv','physicalExam.csv','respiratoryCare.csv','respiratoryCharting.csv','treatment.csv', 'vitalAperiodic.csv', 'vitalPeriodic.csv'。

这些表格涵盖了病人住院期间多个维度的详细信息详细说明文档可见https://eicu-crd.mit.edu/eicutables/admissiondrug/，接下来我们将逐个展开介绍。

四、eICU-CRD数据集的元数据信息

admissionDrug表包含病人在进入ICU之前服用的药物的详细信息。此表包括病人的药物信息，如药物名称、剂量、使用药物的时间范围、输入数据的临床医生的用户类型和专业，以及输入信息的备注类型，详细信息请见表1。

序号	特征	数值类型	备注
1	admissiondrugid	数值型	药物的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	drugoffset	数值型	从进入ICU病房到给予药物的分钟数
4	drugenteredoffset	数值型	从进入ICU病房到药物输入的分钟数
5	drugnotetype	字符型	笔记类型
6	specialtytype	字符型	医师专业类型
7	usertype	字符型	用户类型，例如：医师，护士，主治医师
8	rxincluded	字符型	Note是否和Rx数据相关联
9	writtenineicu	字符型	Note是否在 eICU系统中输入的
10	drugname	字符型	所选药物名称
11	drugdosage	数值型	药物剂量
12	drugunit	字符型	药物剂量单位
13	drugadmitfrequency	字符型	使用药物的频率
14	drughiclseqno	数值型	药物的 HICL 序列号

表1 admissionDrug表的特征和含义

admissiondx表包含根据APACHE评分标准以及进入ICU的初步诊断。这部分信息在病人病历中填写。在入院后的固定时间内，护理人员不能更新该表，详细信息请见表2。

序号	特征	数值类型	备注
1	admissiondxid	数值型	住院诊断的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	admitdxenteredoffset	数值型	从进入ICU病房到输入入院诊断的分钟数
4	admitdxpath	字符型	入院诊断项目的完整路径
5	admitdxname	字符型	入院诊断项目的名称
6	admitdxtext	字符型	入院诊断详细值

表2 admissiondx表的特征和含义

allergy表包含病人过敏的详细情况。数据被记录到到病人病历中，详细信息请见表3。

序号	特征	数值类型	备注
1	allergyid	数值型	过敏信息的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	allergyoffset	数值型	从进入ICU病房到过敏被发现的分钟数
4	allergyenteredoffset	数值型	从进入ICU病房到过敏信息被输入的分钟数
5	allergynotetype	字符型	笔记类型
6	specialtytype	字符型	医师专业
7	usertype	字符型	使用者类型
8	rxincluded	字符型	Note是否有关联的Rx数据
9	writtenineicu	字符型	Note是否在eICU系统中输入
10	drugname	字符型	入院时使用的药物名称
11	allergytype	字符型	过敏类型:药物或非药物
12	allergyname	字符型	过敏的名称
13	drughiclseqno	字符型	如果药物过敏，该药物的HICL序列编号

表3 allergy表的特征和含义

apacheApsVar表包含用于计算病人急性生理评分(APS，Acute Physiology Score) III的特征。APS-III是一种在ICU入院时总结病人病情严重程度的方法，是急性生理年龄慢性健康评估(APACHE，Acute Physiology Age Chronic Health Evaluation)预测ICU病人情况公式系统的一部分，详细信息请见表4。

序号	特征	数值类型	备注
1	apacheapsvarid	数值型	APACHE APS（输入）变量的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	intubated	数值型	未填充时设置为 0；当病人在 ABG 结果最差时插管时设置为 1
4	vent	数值型	未填充时设置为 0；当病人在呼吸频率最差时通气时设置为 1
5	dialysis	数值型	未填充时设置为 0；当指示病人正在透析时设置为 1
6	eyes	数值型	未填充时设置为 NULL；当下面的 meds 字段为 1 时设置为 0（没有 GCS 分数）；当病人具有有效的 GCS 评分时，设置为最差 GCS 数据集中 APACHE API 的眼睛值；范围从 1 到 4
7	motor	数值型	未填充时设置为 NULL；当下面的 meds 字段为 1 时设置为 0（没有 GCS 分数）；当病人具有有效的 GCS 评分时，设置为 APACHE API 的运动值在最差 GCS 数据集中的值；范围从 1 到 6
8	verbal	数值型	未填充时设置为 NULL；当下面的 meds 字段为 1 时设置为 0（没有 GCS 分数）；当病人具有有效的 GCS 评分时，设置为 APACHE API 在最差 GCS 数据集中的语言值；范围从 1 到 5
9	meds	数值型	未填充时设置为 NULL；设置为1时，由于药物选择无法评分，没有GCS评分可用的APACHE天数；当未选择“由于药物而无法得分”并且设置了有效的 GCS 分数时，设置为 0
10	urine	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的 24 小时尿量总和
11	wbc	字符型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差 WBC（白细胞计数）实验室值
12	temperature	字符型	不存在时设置为 NULL；设置为 APACHE API 的最差摄氏温度值（如果存在）
13	respiratoryrate	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差呼吸频率值
14	sodium	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差钠实验室值
15	heartrate	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差心率值
16	meanbp	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差平均血压值
17	ph	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时最差 ABG 数据集的 APACHE API 的 pH 值
18	hematocrit	字符型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差 Hct 实验室值
19	creatinine	字符型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差肌酐实验室值
20	albumin	字符型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差白蛋白实验室值
21	pao2	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时最差 ABG 数据集的 APACHE API 的 PaO2 值
22	pco2	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时最差 ABG 数据集的 APACHE API 的 paCO2 值
23	bun	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为 APACHE API 的最差 BUN 实验室值（如果存在）
24	glucose	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差葡萄糖实验室值
25	bilirubin	字符型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时 APACHE API 的最差胆红素实验室值
26	fio2	数值型	不存在时设置为 NULL；设置为存在时最差 ABG 数据集的 APACHE API 的 FiO2 值

表4 apacheApsVar表的特征和含义

apachePatientResult表提供由Apache评分（版本IV和IVa）做出的预测，包括死亡率，住院时间和通风天的概率，详细信息请见表5。

序号	特征	数值类型	备注
1	apachepatientresultsid	数值型	APACHE 病人结果的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	physicianspeciality	字符型	医师专业选项列表值
4	physicianinterventioncategory	字符型	医师干预类别选项列表值
5	acutephysiologyscore	数值型	来自 Apache API 的急性生理学评分
6	apachescore	数值型	阿帕奇分数。根据急性生理学评分计算
7	apacheversion	字符型	用于生成 apacheScore 的 APACHE 算法版本（例如 3、4）
8	predictedicumortality	数值型	从 Apache API 预测的 ICU 死亡率
9	actualicumortality	数值型	实际 ICU 死亡率
10	predictediculos	数值型	从 Apache API 预测的 ICU 住院时间
11	actualiculos	数值型	实际 ICU 住院时间
12	predictedhospitalmortality	数值型	从 Apache API 预测医院死亡率
13	actualhospitalmortality	字符型	实际医院死亡率
14	predictedhospitallos	数值型	从 Apache API 预测的住院时间
15	actualhospitallos	数值型	实际住院时间。当 > 50 天时，值为 50。
16	preopmi	数值型	指示病人是否有术前心肌梗塞
17	preopcardiaccath	数值型	指示病人是否进行了术前心导管插入术
18	ptcawithin24h	数值型	0/1。1- 病人有 24 小时的 PTCA
19	unabridgedunitlos	数值型	实际ICU住院时间
20	unabridgedhosplos	数值型	实际住院时间
21	actualventdays	数值型	实际通风天数。当实际通风量 > 30 时，值为 30
22	predventdays	数值型	从 Apache API 预测的通风天数
23	unabridgedactualventdays	数值型	实际通风天数

表5 apachePatientResult表的特征和含义

apachePredVar表提供Apache预测的基础特征。急性生理年龄慢性健康评估（APACHE）由用于预测重症病人结局的一组方程组成。Apache II基于APS或急性生理评分（使用12个生理数值），年龄和慢性健康状况。Apache II由于案例混合指数调整不足而不再被认为有效，并且过度估计死亡率。1991年推出的Apache III通过更改APS的数量和权重改善了方程，并修改了慢性健康状况的测量。Apache IVa进一步改进了方程，详细信息请见表6。

序号	特征	数值类型	备注
1	apachepredvarid	数值型	APACHE 预测变量的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人全局唯一标识符
3	sicuday	数值型	设置为默认值 1
4	saps3day1	数值型	设置为默认值 0
5	saps3today	数值型	设置为默认值 0
6	saps3yesterday	数值型	设置为默认值 0
7	gender	数值型	女性 =1，男性 = 0，不可用 =-1
8	teachtype	数值型	设置为默认值 0
9	region	数值型	设置为默认值 3
10	bedcount	数值型
11	admitsource	数值型	表示录取来源的数字（1 到 8）
12	graftcount	数值型	在 eCare 中为病人选择 CABG 入院诊断时为病人选择的编号。默认值为 3
13	meds	数值型	0 当在 eCare 中未选择“由于药物而无法得分”或存在有效的 GCS 值时。1 当在 eCare 中选择“由于药物而无法得分”时。-1 当没有可用的药物信息时
14	verbal	数值型	来自最差 GCS 集的 GCS 口头分数
15	motor	数值型	最差 GCS 组的 GCS 运动得分
16	eyes	数值型	最差 GCS 组的 GCS 眼睛得分
17	age	数值型	年龄
18	admitdiagnosis	字符型	Apache录取诊断代码
19	thrombolytics	数值型	0/1。0 - 病人没有溶栓剂，1 - 病人有溶栓剂
20	diedinhospital	数值型	0/1。1 – 病人在医院死亡
21	aids	数值型	0/1。0 - 病人没有艾滋病，1 - 病人有艾滋病
22	hepaticfailure	数值型	0/1。0 - 病人没有肝衰竭，1 - 病人有肝衰竭
23	lymphoma	数值型	0/1。0 - 病人没有淋巴瘤，1 - 病人有淋巴瘤
24	metastaticcancer	数值型	0/1。0 - 病人没有转移性癌症，1 - 病人有转移性癌症
25	leukemia	数值型	0/1。0 - 病人没有白血病，1 - 病人有白血病
26	immunosuppression	数值型	0/1。0 - 病人没有免疫抑制，1 - 病人有免疫抑制
27	cirrhosis	数值型	0/1。0 - 病人没有肝硬化，1 - 病人有肝硬化
28	electivesurgery	数值型	0/1。0 - 病人没有进行择期手术，1 - 病人进行了择期手术
29	activetx	数值型	0/1。指示病人是否有积极的治疗
30	readmit	数值型	0/1。指示病人是否重新入院
31	ima	数值型	指示是否在 eCare 中为病人选择了“内乳动脉移植物”字段
32	midur	数值型	指示病人是否在 6 个月内发生心肌梗死
33	ventday1	数值型	指示病人是否在最差呼吸频率下进行了通气
34	oobventday1	数值型	指示病人是否在 apache 日的任何时间进行了通气
35	oobintubday1	数值型	指示病人是否在 apache 日的任何时间进行插管
36	diabetes	数值型	0/1。0 - 病人没有糖尿病，1 - 病人有糖尿病
37	managementsystem	数值型
38	var03hspxlos	数值型
39	pao2	数值型	来自 Apache Day 最差 ABG 数据集的 paO2 值
40	fio2	数值型	来自 Apache Day 最差 ABG 数据集的 fiO2 值
41	ejectfx	数值型
42	creatinine	字符型	Apache 日最差的肌酐值
43	dischargelocation	数值型	指示病人出院位置的值
44	visitnumber	数值型	表示单位入场数量的值
45	amilocation	数值型	1 到 7. 表示 AMI 位置的值
46	day1meds	数值型	0 当在 eCare 中未选择“由于药物而无法得分”或存在有效的 GCS 值时。1 当在 eCare 中选择“由于药物而无法得分”时。-1 当没有可用的药物信息时
47	day1verbal	数值型	来自最差 GCS 集的 GCS 口头分数
48	day1motor	数值型	最差 GCS 组的 GCS 运动得分
49	day1eyes	数值型	GCS 眼睛得分来自最差 GCS 组
50	day1pao2	数值型	来自 Apache Day 最差 ABG 数据集的 paO2 值
51	day1fio2	数值型	来自 Apache Day 最差 ABG 数据集的 fiO2 值

表6 apachePredVar表的特征和含义

carePlanCareProvider表记录了有关管理或咨询医生的详细信息，包括专业和干预类别，详细信息请见表7。

序号	特征	数值类型	备注
1	cplcareprovderid	数值型	护理计划护理提供者的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	careprovidersaveoffset	数值型	从进入ICU病房到护理提供者介入的分钟数
4	providertype	字符型	护理提供者的类型
5	specialty	字符型	护理提供者的专业
6	interventioncategory	字符型	护理提供者的 eICU 干预类别：I、II、III、IV、未知或 NULL。该数据表示主治医师 (MP) 授权 eICU 临床医生对该病人的监督和干预级别。I 类 – 仅紧急交互，Cat II – 仅紧急和最佳实践干预，Cat III – 完全交互，Cat IV - 完全交互（冗余）。
7	managingphysician	字符型	表示该护理提供者是否是主治医师的选项列表值
8	activeupondischarge	字符型	表示该医生在病人出院时是否活跃

表7 carePlanCareProvider表的特征和含义

carePlanEOL表提供了与临终关怀有关的文件和讨论，详细信息请见表8。

序号	特征	数值类型	备注
1	cpleolid	数值型	临终计划的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	cpleolsaveoffset	数值型	从进入ICU病房到入 EOL 讨论的分钟数
4	cpleoldiscussionoffset	数值型	从进入ICU病房到 EOL 讨论发生的分钟数
5	activeupondischarge	字符型	表示出院时 EOL 讨论是否活跃

表8 carePlanEOL表的特征和含义

carePlanGeneral表中包含了与护理计划相关的文件，表内信息在病人住院期间不断更新，详细信息请见表9。

序号	特征	数值类型	备注
1	cplgeneralid	数值型	护理计划一般项目的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人全局唯一标识符
3	activeupondischarge	字符型	表示该项目在出院时是否处于活动状态
4	cplitemoffset	数值型	从进入ICU病房到输入护理计划一般项目的分钟数
5	cplgroup	字符型	护理计划中选择/输入值的选项列表组类型，例如：活动、重症监护出院/转移计划、每日目标/安全风险/出院要求、安全/约束、敏锐度等。
6	cplitemvalue	字符型	选择/输入到护理计划组的选项列表值

表9 carePlanGeneral表的特征和含义

carePlanGoal表主要用于记录病人的治疗目标，并根据需要进行更新，详细信息请见表10。

序号	特征	数值类型	备注
1	cplgoalid	数值型	护理计划目标的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人全局唯一标识符
3	cplgoaloffset	数值型	从进入ICU病房到输入护理计划目标输入的分钟数
4	cplgoalcategory	字符型	与目标相关的选项列表类别，例如：营养/皮肤、肺、心血管等
5	cplgoalvalue	字符型	目标的字符串生成器值，例如：正常参数内的生命体征、将病人定向到单位、有序参数内的脉搏血氧饱和度等。
6	cplgoalstatus	字符型	目标的选项列表状态
7	activeupondischarge	字符型	表示目标在出院时是否处于活动状态

表10 carePlanGoal表的特征和含义

carePlanInfectiousDisease表作为护理计划表格的一部分，增加了传染病相关的详细记录，详细信息请见表11。

序号	特征	数值类型	备注
1	cplinfectid	数值型	护理计划传染性疾病的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人全局唯一标识符
3	activeupondischarge	字符型	表示出院时传染病是否活跃
4	cplinfectdiseaseoffset	数值型	从进入ICU病房到输入传染病信息的分钟数
5	infectdiseasesite	字符型	传染病的位置，例如：腹腔内、血液、导管相关血流等。
6	infectdiseaseassessment	字符型	传染病的评估：确定感染、可能感染或可能感染
7	responsetotherapy	字符型	对治疗的反应：改善、无变化、恶化、已解决或空白
8	treatment	字符型	传染病的治疗类型：预防性、经验性、指导性或空白

表11 carePlanInfectiousDisease表的特征和含义

customLab表中记录了在标准接口中没有配置的实验室测量(例如，未映射的测试)，详细信息请见表12。

序号	特征	数值类型	备注
1	customlabid	数值型	客制化实验室测试项目的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人全局唯一标识符
3	labotheroffset	数值型	从进入ICU病房到记录实验测试项目的时间
4	labothertypeid	数值型
5	labothername	字符型	测试名称
6	labotherresult	字符型	测试结果
7	labothervaluetext	字符型	测试结果的文本值

表12 customLab表的特征和含义

diagnosis表包含医疗记录的主动诊断/治疗部分中记录的每个病人的诊断列表。相应的国际疾病分类代码(ICD，International Classification of Diseases)也载于该表。这对于确定在ICU住院期间是否记录了某些疾病，以及在病人ICU住院的哪个时间点记录了这些诊断是很有用的，详细内容请见表13。

序号	特征	数值类型	备注
1	diagnosisid	数值型	诊断的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人全局唯一标识符
3	activeupondischarge	字符型	表示出院时诊断是否有效
4	diagnosisoffset	数值型	从进入ICU病房到输入诊断的分钟数
5	diagnosisstring	字符型	在 eCareManager 中选择的诊断的完整路径字符串
6	icd9code	字符型	用于诊断的 ICD代码
7	diagnosispriority	字符型	选项列表值，表示诊断是否标记

表13 diagnosis表的特征和含义

hospital表包含eICU远程医疗方案所涵盖医院的详细信息，详细信息请见表14。

序号	特征	数值类型	备注
1	hospitalid	数值型	医院的代理标识符
2	numbedscategory	字符型	床位数
3	teachingstatus	字符型	医院技术水平
4	region	字符型	医院所在地区

表14 hospital表的特征和含义

infusionDrug表记录了有关注射药物的细节信息，详情请见表15。

序号	特征	数值类型	备注
1	infusiondrugid	数值型	注射药物的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	infusionoffset	数值型	从进入ICU病房到输入注射药物的分钟数
4	drugname	字符型	输液药物的名称，例如：肝素（单位/小时）、加压素（单位/分钟）、丙泊酚（mcg/kg/min）等。
5	drugrate	字符型	输液速率
6	infusionrate	字符型	药物的输注速率
7	drugamount	数值型	给予的药物量
8	volumeoffluid	数值型	输液量
9	patientweight	字符型	在药物输注期间记录的病人体重（以千克为单位）

表15 infusionDrug表的特征和含义

intakeOutput表记录了病人的摄入量和输出量的详细内容，详情请见表16。

序号	特征	数值类型	备注
1	intakeoutputid	数值型	摄入量输出量的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	intakeoutputoffset	数值型	从进入ICU病房到观察到摄入量输出量的分钟数
4	intaketotal	数值型	直到当前偏移量的总摄入值
5	outputtotal	数值型	直到当前偏移量的总输出值
6	dialysistotal	数值型	直到当前偏移的总透析值
7	nettotal	数值型	计算净值：intakeTotal – outputTotal + dialysisTotal
8	intakeoutputentryoffset	数值型	从进入ICU病房到输入摄入量输出量的分钟数
9	cellpath	字符型	I 和 O 中标签的信息根路径
10	celllabel	字符型	来自 I 和 O 的预定义行标签文本
11	cellvaluenumeric	数值型	当前 I 和 O 行的值
12	cellvaluetext	数值型	I和O行数值的文本转换

表16 intakeOutput表的特征和含义

lab表中记录了已经映射好的标准的实验室测量值，尚未映射好的测量值记录在customLab表中，详细信息请见表17。

序号	特征	数值类型	备注
1	labid	数值型	实验室数据的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	labresultoffset	数值型	从进入ICU病房到允许提取实验室数据的分钟数
4	labtypeid	数值型	表示的实验室类型，1 表示化学，2 表示药物水平，3 表示血液，4 表示杂项，5 表示未映射，6 表示敏感，7 表示 ABG 实验室
5	labname	字符型	实验室的选项列表名称
6	labresult	数值型	实验室的数值
7	labresulttext	数值型	实验室值的文本
8	labmeasurenamesystem	字符型	实验室的测量单位
9	labmeasurenameinterface	字符型	界面中实验室的测量单位
10	labresultrevisedoffset	数值型	从进入ICU病房到实验室数据被修改的分钟数

表17 lab表的特征和含义

medication表反映了病人的药物订单。连续输注药物的滴定可以在infusionDrug表中获得，详情请见表18。

序号	特征	数值类型	备注
1	medicationid	数值型	药物的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	drugorderoffset	数值型	从进入ICU病房到订购药物的分钟数
4	drugstartoffset	数值型	从进入ICU病房开始药物开始使用的分钟数
5	drugivadmixture	字符型	如果是静脉注射混合物，则为“是”，否则为“否”
6	drugordercancelled	字符型	如果药品订单被取消，则包含“是”，否则为“否”
7	drugname	字符型	所选药物名称
8	drughiclseqno	数值型	药物的 HICL
9	dosage	字符型	药物剂量
10	routeadmin	字符型	药物的给药途径，例如：IV（静脉内）、IV - 连续输注（静脉内）、PO（口服）等。
11	frequency	字符型	服用药物频率
12	loadingdose	字符型	药物的负荷剂量
13	prn	字符型	表示药物是否为 PRN
14	drugstopoffset	数值型	从进入ICU病房到药物停止使用的分钟数
15	gtc	数值型	与药物相关的 NDDF GTC 代码

表18 medication表的特征和含义

microLab表记录了病人相关的微生物学数据，详情请见表19。

序号	特征	数值类型	备注
1	microlabid	数值型	微生物实验室数据的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	culturetakenoffset	数值型	从进入ICU病房到被采样的分钟数
4	culturesite	字符型	提取培养物的位置名称，例如：伤口、引流液、痰、咳痰、鼻咽等。
5	organism	字符型	发现的生物例如：金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、无生长等。
6	antibiotic	字符型	使用的抗生素，例如：头孢他啶、氨曲南、其他等。
7	sensitivitylevel	字符型	抗生素的选敏感度级别：中等、耐药或敏感

表19 microLab表的特征和含义

note表中记录了几种类型的笔记，记录通常由医生或主要负责记录病人护理的医师填写，详情请见表20。

序号	特征	数值类型	备注
1	noteid	数值型	笔记的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	noteoffset	数值型	从进入ICU病房到笔记项的分钟数
4	noteenteredoffset	数值型	从进入ICU病房到笔记项被记录的分钟数
5	notetype	字符型	笔记类型
6	notepath	字符型	note 项目的根路径
7	notevalue	字符型	备注项的值名称
8	notetext	字符型	备注项的值文本

表20 note表的特征和含义

nurseAssessment表提供了评估和记录病人相关项目的能力，例如疼痛，心理社会状况，病人/家庭教育，神经系统，心血管，呼吸道，口服/GI/GU，皮肤和其他护理评估数据，详情请见表21。

序号	特征	数值类型	备注
1	nurseassessid	数值型	护士评估的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	nurseassessoffset	数值型	从进入ICU病房到护士评估栏的分钟数
4	nurseassessentryoffset	数值型	从进入ICU病房到输入护士评估栏的分钟数
5	cellattributepath	字符型	在 eCareManager 中选择的护士评估条目的完整路径字符串
6	celllabel	字符型	所选护士评估条目的标签
7	cellattribute	字符型	在 eCareManager 中选择的护士评估条目的属性
8	cellattributevalue	字符型	护士评估条目的值

表21 nurseAssessment表的特征和含义

nurseCare表提供了护士记录以下类别的病人护理信息的能力：营养，活动，卫生/ADL，呼吸道，切口/伤口护理，线路护理，排水/管护理，安全，警报打开，隔离预防措施，设备，约束，其他护理数据。详情请见表22。

序号	特征	数值类型	备注
1	nursecareid	数值型	护士照护的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	celllabel	字符型	所选护士照护条目的标签
4	nursecareoffset	数值型	从进入ICU病房到护士照护栏的分钟数
5	nursecareentryoffset	数值型	从进入ICU病房到输入护士照护栏的分钟数
6	cellattributepath	字符型	在 eCareManager 中选择的护士照护条目的完整路径字符串
7	cellattribute	字符型	在 eCareManager 中选择的护士照护条目的属性
8	cellattributevalue	字符型	护士照护条目的值

表22 nurseCare表的特征和含义

nurseCharting表包含护士以半结构化形式输入的信息的大型表格(eICU数据集中体量最大的表格)。nursingchartcelltypecat、nursingchartcelltypevallabel和nursingchartcelltypevalname这三列为数据提供了一个有组织的结构，但是由于nursingchartvalue是自由的文本输入，因此是这张表中的数据是非结构化的，详情请见表23。

序号	特征	数值类型	备注
1	nursingchartid	数值型	护理表格的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	nursingchartoffset	数值型	从进入ICU病房到护理表格栏的分钟数
4	nursingchartentryoffset	数值型	从进入ICU病房到输入护理表格栏的分钟数
5	nursingchartcelltypecat	字符型	选择护理表格类别类型，例如：生命体征、分数、其他生命体征和输液等。
6	nursingchartcelltypevallabel	字符型	选择护理表格类型值标签，例如：O2 饱和度、格拉斯哥昏迷评分、呼吸频率等。
7	nursingchartcelltypevalname	字符型	选择护理表格单元格类型值名称，例如：Value、GCS Eyes、Non-Invasive BP Systolic 等。
8	nursingchartvalue	字符型	手动输入的文本或通过给定 Cell Type Val Lable 的界面输入的文本

表23 nurseCharting表的特征和含义

pastHistory表提供了病人病史的相关信息，详情请见表24。

序号	特征	数值类型	备注
1	pasthistoryid	数值型	病史的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	pasthistoryoffset	数值型	从进入ICU病房到病史栏的分钟数
4	pasthistoryenteredoffset	数值型	从进入ICU病房到输入病史栏的分钟数
5	pasthistorynotetype	字符型	病史项目的注释类型
6	pasthistorypath	字符型	病史项目的根路径
7	pasthistoryvalue	字符型	病史项目的结构化选项
8	pasthistoryvaluetext	字符型	病史项目的选项值

表24 pastHistory表的特征和含义

patient表包含住院和ICU住院的病人统计信息以及入院和出院详细信息，详情请见表25。

序号	特征	数值类型	备注
1	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
2	patienthealthsystemstayid	数值型	病人住院期间的代理标识符
3	gender	字符型	病人性别
4	age	数值型	病人的完整年龄。如果病人超过 89 岁，请指定“> 89”
5	ethnicity	字符型	病人的种族
6	hospitalid	数值型	与病人单位住院相关的医院的代理键
7	wardid	数值型	与病人单位住院相关的病房的代理键
8	apacheadmissiondx	字符型	病人单位住院的全路径入院诊断
9	admissionheight	数值型	病人入院身高
10	hospitaladmittime24	数值型	24小时入院时间
11	hospitaladmitoffset	数值型	从入院到病人进入ICU的分钟数
12	hospitaladmitsource	字符型	病人入院的位置
13	hospitaldischargeyear	数值型	出院日期年份
14	hospitaldischargetime24	数值型	出院事件发生时的 24 小时格式时间
15	hospitaldischargeoffset	数值型	从入院到病人出院的分钟数
16	hospitaldischargelocation	字符型	病人出院地点
17	hospitaldischargestatus	字符型	指定病人出院时的状况
18	unittype	字符型	ICU病房类型
19	unitadmittime24	数值型	进入ICU发生时间的 24 小时格式时间
20	unitadmitsource	字符型	病人入院的位置
21	unitvisitnumber	数值型	标识病人的就诊次数
22	unitstaytype	字符型	病人单位逗留类型
23	admissionweight	数值型	病人入院体重
24	dischargeweight	数值型	单位出院时的病人体重
25	unitdischargetime24	数值型	离开ICU发生时间的 24 小时格式的时间
26	unitdischargeoffset	数值型	从进入ICU到病人出院的分钟数
27	unitdischargelocation	字符型	病人出院位置
28	unitdischargestatus	字符型	指定病人离开时的状况
29	uniquepid	字符型	唯一病人的 ID

表25 patient表的特征和含义

physicalExam表包含了病人的体检结果，详情请见表26。

序号	特征	数值类型	备注
1	physicalexamid	数值型	体检项目的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	physicalexamoffset	数值型	从进入ICU病房到开始填写体检项目的分钟数
4	physicalexampath	字符型	体检项目的根目录路径
5	physicalexamvalue	字符型	体检项目的值
6	physicalexamtext	字符型	体检项目的文本值

表26 physicalExam表的特征和含义

respiratoryCare表包含与呼吸护理有关的信息。病人数据包括历史订购，气道类型/尺寸/位置，气囊压力和各种排气细节的记录顺序，包括开口启动和结束日期/时间，压力限制等，详细信息请见表27。

序号	特征	数值类型	备注
1	respcareid	数值型	呼吸数据的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	respcarestatusoffset	数值型	从进入ICU病房到输入呼吸值的分钟数
4	currenthistoryseqnum	数值型	历史排序的记录序号
5	airwaytype	字符型	输入呼吸护理状态的气道类型，例如：喉切除术、气管切开术、口腔 ETT 等。
6	airwaysize	字符型	气道尺寸输入到呼吸护理状态，例如：35F、9.5、NULL
7	airwayposition	字符型	病人的气道位置，例如：23 @ 唇、26 @ 牙齿、20 等。
8	cuffpressure	字符型	病人的气囊压力例如：23.0、22.0、NULL等。
9	ventstartoffset	数值型	从进入ICU病房到通风口开始的分钟数
10	ventendoffset	数值型	从进入ICU病房到通风结束的分钟数
11	priorventstartoffset	数值型	从进入ICU病房到前通风口开始的分钟数
12	priorventendoffset	数值型	从进入ICU病房到前通风结束的分钟数
13	apneaparms	字符型	通风口的呼吸暂停参数
14	lowexhmvlimit	字符型	排气口的低 Ex MV 限值
15	hiexhmvlimit	字符型	排气口的高 Ex MV 限值，
16	lowexhtvlimit	字符型	排气口的低 Exh TV 限值
17	hipeakpreslimit	字符型	排气口的高峰值压力限制
18	lowpeakpreslimit	字符型	排气口的低峰值压力限制
19	hirespratelimit	字符型	排气口的高呼吸速率限制
20	lowrespratelimit	字符型	通风口的低呼吸速率限制
21	sighpreslimit	字符型	排气口的压力极限
22	lowironoxlimit	字符型	通风口的低铁氧极限
23	highironoxlimit	字符型	排气口的高铁氧极限
24	meanairwaypreslimit	字符型	排气口的平均气道压力限值
25	peeplimit	字符型	排气口的 PEEP 限制
26	cpaplimit	字符型	通风口的 CPAP 限制
27	setapneainterval	字符型	通风口的呼吸暂停间隔
28	setapneatv	字符型	通风口的apnea TV
29	setapneaippeephigh	字符型	通风口的呼吸暂停 IPPEEP 高
30	setapnearr	字符型	通气孔的呼吸暂停 RR
31	setapneapeakflow	字符型	通风口的呼吸暂停峰值流量
32	setapneainsptime	字符型	通风口的呼吸暂停检查时间
33	setapneaie	字符型	通风口的 apnea IE
34	setapneafio2	字符型	通风口的呼吸暂停 FIO2

表27 respiratoryCare表的特征和含义

respiratoryCharting表中提供的数据包括偏移量、图表类型（例如呼吸流量设置、通气数据）和呼吸值，详细信息请见表28。

序号	特征	数值类型	备注
1	respchartid	数值型	呼吸图表的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	respchartoffset	数值型	从进入ICU病房到呼吸图表的分钟数
4	respchartentryoffset	数值型	从进入ICU病房到呼吸图表填写的分钟数
5	respcharttypecat	字符型	呼吸值的类别类型
6	respchartvaluelabel	字符型	来自呼吸值的行标签文本
7	respchartvalue	字符型	手动或通过给定单元类型 Val 标签的界面输入的文本

表28 respiratoryCharting表的特征和含义

treatment表允许用户以一种结构化的格式记录病人具体的治疗信息，详细信息请见表29。

序号	特征	数值类型	备注
1	treatmentid	数值型	治疗表的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	treatmentoffset	数值型	从进入ICU病房到确认治疗手段的分钟数
4	treatmentstring	字符型	治疗手段路径
5	activeupondischarge	字符型	表示出院时治疗是否有效

表29 treatment表的特征和含义

vitalAperiodic表提供侵入性生命体征数据，详细信息请见表30。

序号	特征	数值类型	备注
1	vitalaperiodicid	数值型	非周期性重要体征表的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	observationoffset	数值型	从进入ICU病房到开始输入非周期性重要体征的分钟数
4	noninvasivesystolic	字符型	病人的无创收缩压值
5	noninvasivediastolic	字符型	病人的无创舒张压值
6	noninvasivemean	数值型	病人的无创平均值
7	paop	字符型	病人的 paop 值
8	cardiacoutput	字符型	病人的心脏输出量值
9	cardiacinput	字符型	病人心脏输入值
10	svr	字符型	病人 svr 值
11	svri	字符型	病人 svri 值
12	pvr	字符型	病人 pvr 值
13	pvri	字符型	病人 pvri 值

表30 vitalAperiodic表的特征和含义

vitalPeriodic表包含周期性数据，“周期性”数据是指从床边生命体征将监视器连接到EcareManager的数据。数据通常以1分钟的平均值连接，并将其5分钟的中位数存档到Vitalperiodic表。以下生命体征被称为周期生命体征，因为系统不断捕获它们。（例如，仅当由直肠或血管内探针连接时，温度才能以这种方式捕获）：温度，心率，SVO2，呼吸频率，ICP（颅内压），呼气末二氧化碳，CPP（脑灌注压力），平均浸润性血压，肺动脉压，脉搏血氧仪的O2饱和度，CVP（中央静脉压力），侵入性血压（收缩压和舒张压），详细信息请见表31。

序号	特征	数值类型	备注
1	vitalperiodicid	数值型	周期性重要体征表的代理标识符
2	patientunitstayid	数值型	病人的全局唯一标识符
3	observationoffset	数值型	从进入ICU病房到开始输入周期性重要体征的分钟数
4	temperature	字符型	病人的摄氏温度值
5	sao2	数值型	病人的 saO2 值
6	heartrate	数值型	病人的心率值
7	respiration	数值型	病人的呼吸值
8	cvp	数值型	病人的 cvp 值
9	etco2	数值型	病人的 etCo2 值
10	systemicsystolic	数值型	病人的收缩压值
11	systemicdiastolic	数值型	病人的舒张压值
12	systemicmean	数值型	病人的平均压力
13	pasystolic	数值型	病人的收缩压
14	padiastolic	数值型	病人的舒张压值
15	pamean	数值型	病人的 paMean 值
16	st1	字符型	病人的 st1 值
17	st2	字符型	病人的 st2 值
18	st3	字符型	病人的 st3 值
19	icp	数值型	病人的 ICP 值

表31 vitalPeriodic表的特征和含义

四、参考文献

Pollard T J, Johnson A E W, Raffa J D, et al. The eICU Collaborative Research Database, a freely available multi-center database for critical care research[J]. Scientific data, 2018, 5(1): 1-13.
PHILIPS. Philips ICU telemedicien program [EB/OL]. [2022-07-24] https://www.philips.ae/healthcare/resources/landing/teleicu
Lilly C M, McLaughlin J M, Zhao H, et al. A multicenter study of ICU telemedicine reengineering of adult critical care[J]. Chest, 2014, 145(3): 500-507.
Lilly C M, Zubrow M T, Kempner K M, et al. Critical care telemedicine: evolution and state of the art[J]. Critical care medicine, 2014, 42(11): 2429-2436.
Dahl D, Reisetter J A, Zismann N. People, technology, and process meet the triple aim[J]. Nursing Administration Quarterly, 2014, 38(1): 13-21.

When using this resource, please cite: (show more options)
Johnson, A., Pollard, T., Badawi, O., & Raffa, J. (2021). eICU Collaborative Research Database Demo (version 2.0.1). PhysioNet. eICU Collaborative Research Database Demo v2.0.1.

Please include the standard citation for PhysioNet: (show more options)
Goldberger, A., Amaral, L., Glass, L., Hausdorff, J., Ivanov, P. C., Mark, R., ... & Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation [Online]. 101 (23), pp. e215–e220.

Abstract

This project is a demo version of the eICU Collaborative Research Database, a multi-center database comprised of deidentified health data for over 200,000 admissions to ICUs across the United States between 2014-2015. The database includes vital sign measurements, care plan documentation, severity of illness measures, diagnosis information, and treatment information. Data is collected through the Philips eICU program, a critical care telehealth program that delivers information to caregivers at the bedside. This open access demo allows researchers to ascertain whether the eICU Collaborative Research Database is suitable for their work. It includes over 2,500 unit stays selected from 20 of the larger hospitals in the eICU Collaborative Research Database.

Background

Philips Healthcare has developed an eICU telehealth system for critically ill patients, which provides 24 hour support for caregivers at the bedside. It is a supplement — not a replacement — to the bedside team, and the data utilized by the remote caregivers is archived for research purposes. A subset of the data is made available to researchers via the eICU Collaborative Research Database, a multi-center intensive care unit database covering over 200,000 admissions to ICUs monitored by eICU Programs across the United States [1]. The database is deidentified, and includes vital sign measurements, care plan documentation, APACHE severity of illness measures, diagnosis information, and treatment details. This open access demo allows researchers to ascertain whether the eICU Collaborative Research Database is suitable for their work.

Methods

The demo dataset contains data associated with (ICU) stays for over 2,500 unit stays selected from 20 of the larger hospitals in the eICU Collaborative Research Database. All tables are deidentified to meet the safe harbor provision of the US Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). These provisions include the removal of all protected health information. Hospital and unit identifiers have also been removed to protect the privacy of contributing organizations. The schema was established in collaboration with Privacert (Cambridge, MA), who certified the re-identification risk as meeting safe harbor standards (HIPAA Certification no. 1031219-2).

Data Description

Data include vital signs, laboratory measurements, medications, APACHE components, care plan information, admission diagnosis, patient history, time-stamped diagnoses from a structured problem list, and similarly chosen treatments. Data from each patient is collected into a common warehouse only if certain "interfaces" are available. Each interface is used to transform and load a certain type of data: vital sign interfaces incorporate vital signs, laboratory interfaces provide measurements on blood samples, and so on. It is important to be aware that different care units may have different interfaces in place, and that the lack of an interface will result in no data being available for a given patient, even if those measurements were made in reality. The data is provided as CSVs that can be loaded into a relational database using code provided in the eICU Code Repository [2]. An gzipped SQLite version of the database is also provided in the sqlite folder for convenience.

Usage Notes

The demo provides an opportunity to review the structure and content of the eICU Collaborative Research Database before deciding whether or not to carry out an analysis on the full version. The demo also provides a useful sample dataset to demonstrate that code developed for the eICU Collaborative Research Database is functional and returning expected results (for example, for verifying behaviour in unit tests and demonstrating reproducibility in published papers).

Release Notes

This demo is associated with eICU-CRD v2.0.

Version 2.0.1

Added an SQLite3 version of the dataset.
Removed unnecessary spacing in the admissionDx, allergy, and customLab tables.

Acknowledgements

The authors would like to thank the Philips eICU Research Institute and Philips Healthcare for contribution of the data. The authors would also like to thank Andrew A. Kramer for insightful comments regarding the data and Dina Demner-Fushman for helpful feedback on the deidentification process.

Conflicts of Interest

The work was supported by grants NIH-R01-EB017205, NIH-R01-EB001659, and NIH-R01-GM104987 from the National Institutes of Health. The MIT Laboratory for Computational Physiology received funding from Philips Healthcare to undertake work on the database described in this paper. O.B. is an employee of Philips Healthcare.

References

Pollard TJ, Johnson AEW, Raffa JD, Celi LA, Mark RG and Badawi O. The eICU Collaborative Research Database, a freely available multi-center database for critical care research. Scientific Data (2018). DOI: http://dx.doi.org/10.1038/sdata.2018.178.
eICU Code Repository on GitHub. https://github.com/MIT-LCP/eicu-code [Accessed: 1 April 2021]

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eICU Collaborative Research Database Demo was derived from:

eICU Collaborative Research Database v2.0

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License (for files):
Open Data Commons Open Database License v1.0

Discovery

DOI (version 2.0.1):
eICU Collaborative Research Database Demo v2.0.1

DOI (latest version):
eICU Collaborative Research Database Demo v2.0.1

Topics:
medical informatics eicu open data critical care

Project Website:
https://eicu-crd.mit.edu

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