A web-based data visualization tool for the MIMIC-II database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although MIMIC-II, a public intensive care database, has been recognized as an invaluable resource for many medical researchers worldwide, becoming a proficient MIMIC-II researcher requires knowledge of SQL programming and an understanding of the MIMIC-II database schema. These are challenging requirements especially for health researchers and clinicians who may have limited computer proficiency. In order to overcome this challenge, our objective was to create an interactive, web-based MIMIC-II data visualization tool that first-time MIMIC-II users can easily use to explore the database. RESULTS: The tool offers two main features: Explore and Compare. The Explore feature enables the user to select a patient cohort within MIMIC-II and visualize the distributions of various administrative, demographic, and clinical variables within the selected cohort. The Compare feature enables the user to select two patient cohorts and visually compare them with respect to a variety of variables. The tool is also helpful to experienced MIMIC-II researchers who can use it to substantially accelerate the cumbersome and time-consuming steps of writing SQL queries and manually visualizing extracted data. CONCLUSIONS: Any interested researcher can use the MIMIC-II data visualization tool for free to quickly and conveniently conduct a preliminary investigation on MIMIC-II with a few mouse clicks. Researchers can also use the tool to learn the characteristics of the MIMIC-II patients. Since it is still impossible to conduct multivariable regression inside the tool, future work includes adding analytics capabilities. Also, the next version of the tool will aim to utilize MIMIC-III which contains more data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».