患者管理

研究表明，痛风发作患者的尿毒症显著升高（81 ± 20 mg/L），而MDA水平（1.37 ± 0.46 mmol/L）也高于对照组（47 ± 11 mg/L）。这些发现表明痛风发作患者存在氧化应激。

血清胆碱、葡萄糖、三甲胺升高，脂质、乳酸、糖蛋白、丙氨酸下降 尿液葡萄糖、柠檬酸、牛磺酸、肌氨酸升高，马尿酸、肌酸降低

处理诊断组的加权系数对于确保准确的记录至关重要。当查询工具限制诊断时，可以使用对应的桥接表中的加权系数来生成正确的加权记录。加权系数可以明确获取或通过计算诊断数量获得。对于具有 3 个诊断的集合，每个诊断的加权系数为 0.333。

背景：一项随机对照试验已制定，通过经胸超声心动图主动脉血流峰值速度变化（ΔVpeak）和距离分钟（DM）指导高危儿科手术患者的流体治疗。试验将从发病率、重症监护病房住院时间（LOSICU）、机械通气时间（LMV）和总住院时间（LOS）方面探讨ΔVpeak和DM对术后结果的影响。观察性先导研究将确定术后结果的预测性ΔVpeak、DM和VTI值。目的是预测儿童术后结局，次要目标是预测术后输液和血管收缩性治疗。方法：纳入500-1000名18岁以下儿童，统计分析将使用XLSTAT 2019.4.2软件或更高版本。结果与结论：该研究将通过超声心动图预测儿童术后预后，确定ΔVpeak、DM和VTI值。

deidentify Python 库采用尖端的 NLP 技术，帮助医疗机构可靠地对病历数据进行身份识别。它附带一个针对荷兰语的预训练模型，为其准确性保驾护航。 您还可以在 spaCy 中安装此库，获得最佳兼容性。通过创建虚拟环境并使用 pip 命令，即可轻松完成安装。

MIMIC-III 数据库液体入量检索代码详解 这份 SQL 代码用于从 MIMIC-III 数据库中提取患者液体入量信息，涵盖患者基本信息等相关数据，为液体入量统计分析提供支持。 代码功能* 检索患者 demographics 信息* 提取与液体入量相关的临床数据* 整合信息以供后续统计分析 代码结构* 使用 SQL 语句进行数据库查询* 连接 MIMIC-III 中的多个数据表* 包含患者 ID、入院时间、液体入量类型、入量数值等字段 应用场景* 研究液体管理策略对患者预后的影响* 分析不同疾病状态下液体入量的变化* 构建液体入量预测模型* 评估液体

统计里的判别做得还不错，尤其是结合年龄分组后逻辑蛮清晰的。用了SPSS，如果你平时用 Excel 觉得不够用，试试它，功能细多了。研究聚焦在年龄≤32 岁男性，发现喝酒影响大，挺有意思。吸烟反倒没啥大作用，这点和一般印象不太一样。数据虽不多，但人群筛得比较精准，比如只选婚龄超过两年的，避免其他干扰，操作上也挺讲究的。

描述COVID-19患者的临床特征。 识别和量化血浆样品中的已知miRNA。 发现和量化新的人类miRNA。 分析miRNA与COVID-19预后之间的关联。

基于 RFM 模型的患者分组方法挺有意思，结合了K-Means聚类和C5.0 决策树两种算法，既能把慢性传染病患者分类，又能做精准预测。你只要有一批门诊数据，就能轻松复现整套流程，比较适合做医疗数据或个性化健康管理相关的项目。对了，准确率能跑到 99.94%，这个结果还是挺惊喜的。 数据是从 HIS 系统里提出来的，17 万多条，清洗完剩下 4 万多条，这种量级拿来训练模型刚刚好。而且数据清洗也不复杂，基本做下缺失值就能上手。 K-Means 那块，把人群分成了三类：重要的、主要的、潜在的——就像你做电商用户分群一样，直接给你一个分层策略，拿来就能用。R、F、M三个维度：最近就诊、就诊频率、消

嘿，想了解一下冠心病的危险因素吗？这篇《青年和老年冠心病患者的危险因素(2013 年)》了不同年龄段患者的风险因素，了蛮有价值的数据支持。研究发现，青年组的主要危险因素包括冠心病家族史、吸烟史、体质指数和血甘油三酯，而老年组则更多是高血压和糖尿病史。这篇文章的挺实用的，对防治工作也有，尤其是针对不同年龄群体的精准防治方案。总结一下，想做相关健康研究的朋友可以看看这篇，数据详实且比较有启发。