MIMIC数据库中科院2区SCI文章常见工作量

2区期刊的MIMIC研究定位

工作量基准：需超越简单相关性分析，体现方法创新或临床转化价值。

核心要素：精准的自变量或者结局变量定义；筛选协变量的方法；多种统计分析方法。

常用的统计分析方法：logistic 回归、Cox 回归、RCS 曲线、KM 曲线、阈值效应分析、亚组分析、ROC 曲线、机器学习等。

工作量框架与5篇案例对照

典型工作量拆解

案例一：

文章标题：Association between serum creatinine to albumin ratio and short- and long-term all-cause mortality in patients with acute pancreatitis admitted to the intensive care unit: a retrospective analysis based on the MIMIC-IV database

1️⃣ 数据准备

使用国际疾病分类第 9 版（ICD-9）代码 577.0 和国际疾病分类第 10 版（ICD-10）代码 K85-K85.92 检索 AP 患者的住院数据。共纳入 5,894 例 AP 患者，其中 1,271 例入住 ICU。本研究收集了有关 18 岁或以上患者首次入住 ICU 的数据。以下患者也被排除在本研究之外：患有终末期肾病、肝硬化、恶性肿瘤或因急性胰腺炎反复入院的患者，仅保留该亚组的初始入院数据;在 ICU 停留时间少于 24 小时的人;以及入院后 24 小时内未记录 Cr 和 Alb 数据的患者。最后，520 名患者被纳入研究。

2️⃣ 统计分析

主分析：Cox 比例风险模型 + KM 生存曲线

高级分析：ROC 曲线

3️⃣ 结果呈现

COX 比例风险模型：进行单因素和多因素 Cox 回归分析以确定 CAR 与 AP 患者死亡率之间的潜在关系。

KM 生存曲线：采用 Kaplan-Meier（K-M）法绘制未调整的生存曲线，采用 log-rank 检验比较两组曲线以分析不同组别间的结局差异。

ROC 曲线：使用受试者工作特征（ROC）分析评估 CAR、Cr、Alb 和 SOFA 评分对入院后 7 天、14 天、21 天、28 天、90 天和 1 年死亡率的预测能力。确定各指标的敏感性和特异度，计算曲线下面积（AUC）。

案例二：

文章标题：Correlation of the triglyceride-glucose index and heart rate with 28-day all-cause mortality in severely ill patients: analysis of the MIMIC-IV database

1️⃣ 数据准备

调查包括 40,060 名首次入住 ICU 的人，每人年龄在 18 岁或以上。进入 ICU 第一天缺乏甘油三酯、葡萄糖和心率数据将被排除在外。最终，最终队列包括 3,509 名受试者

2️⃣ 统计分析

主分析：Cox 比例风险模型 + KM 生存曲线

高级分析：敏感性分析 + 中介分析

3️⃣ 结果呈现

Cox 比例风险模型：进行单因素和多因素 Cox 回归分析以确定与患者死亡率之间的潜在关系。

KM 生存曲线：采用 Kaplan-Meier（K-M）法绘制未调整的生存曲线，采用 log-rank 检验比较两组曲线以分析不同组别间的结局差异。

敏感性分析：敏感性分析包括调整白细胞水平（敏感性分析 1）以及根据 TyG-i（三分位数）和 HR（三分位数）将患者分为九类（敏感性分析 2）。

中介分析：探讨了 HR 升高在 TyG-i 与 28 dACM 和 28 dIHM 之间连接中的中介作用。

案例三：

文章标题：Predictive value of hematologic indices on weaning from mechanical ventilation and 30-day mortality in patients with traumatic brain injury in an intensive care unit: A retrospective analysis of MIMIC-IV data

1️⃣ 数据准备

最初共确定了 993 名被诊断为 TBI 并需要有创通气并入住 ICU 的患者。首次入住 ICU 的患者（n = 172）或感兴趣变量的信息缺失（n = 407）被排除在外。因此，最终将 414 名患者纳入分析。

新颖的结局变量定义：脱机成功定义为实现拔管或通过自主呼吸测试（SBT）。成功拔管定义为在 48 小时内没有重新插管/有创通气或死亡，如果需要，无创通气持续时间限制为 <48 小时。SBT 成功的标准是呼吸频率低于每分钟 35 次呼吸，心率不超过每分钟 140 次，动脉血氧饱和度超过 90% 或氧分压（PaO2）高于 60 mmHg，吸入氧分数（FiO2）低于 40%，收缩压（SBP）在 80 至 180 mm Hg 之间。30 天死亡率的定义是入住 ICU 后 30 天内发生死亡。

2️⃣ 统计分析

主分析：logistic 回归 + ROC 曲线

3️⃣ 结果呈现

Logistic 回归 + ROC：通过 logistic 回归分析确定血液学指标与脱机成功率和 30 天死亡率之间的关联。受试者作员特征（ROC）分析，表示为 ROC 曲线下面积（AUC），用于评估指标对结局的预测性能。

案例四：

文章标题：Early prediction of sepsis associated encephalopathy in elderly ICU patients using machine learning models: a retrospective study based on the MIMIC-IV database

1️⃣ 数据准备

根据严格的纳入和排除标准，共有 3,156 名老年脓毒症患者被纳入研究，其中非 SAE 组 1,620 例，SAE 组 1,536 例，SAE 发生率为 48.7%。

2️⃣ 统计分析

主分析：LASSO-Boruta + 机器学习模型

高级分析：SHAP 值解释变量重要性

3️⃣ 结果呈现

LASSO-Boruta：识别相关特征，筛选变量

机器学习：评估模型性能

Shap值：特征重要度排序

案例五：

文章标题：Laxative use and 28-day mortality in critically ill sepsis patients: a retrospective cohort study using MIMIC-IV (v3.1)

1️⃣ 数据准备

排除标准如下：（1）首次未入住 ICU 者;（2）ICU 停留≤24 小时;（3）同时接受多种泻药（包括番泻叶、多库酯钠、聚乙二醇[PEG]或乳果糖）;（4）在 ICU 住院期间未接受四种研究泻药中的任何一种，本研究纳入了 7163 名 ICU 脓毒症患者，使用 1：1 PSM 算法，确定了 1157 对接受多库酯钠和番泻叶治疗的匹配 ICU 患者。

2️⃣ 统计分析

主分析：COX 比例风险模型 + KM 曲线

高级分析：倾向性评分匹配

3️⃣ 结果呈现

Cox 比例风险模型：评估 28 天死亡率