在医学研究领域，公共数据库是一笔宝贵的财富，它们为全球的研究人员提供了丰富的数据资源。eICU（Epidemiologic Intensive Care Unit）数据库，作为重症监护室（ICU）患者的大型数据库，包含了详尽的临床数据。本文将深入解读eICU数据库的数据结构，帮助读者更好地理解如何利用这一资源进行高质量的研究。
eICU数据库：危重病研究的宝库
eICU数据库是由飞利浦医疗集团与美国重症监护医学学会合作开发的多中心ICU数据库，涵盖了2014年至2015年期间全美208家医院的逾20万入院人次数据。
这个数据库包含了患者人口统计学信息、生命体征、实验室检查、药物治疗、护理记录等多种数据，是研究危重病诊疗和预后的宝贵资源。
数据结构概览：
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患者信息：包括基本的人口统计学信息，如年龄、性别、种族等。
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入院信息：记录了患者的入院时间、入院原因、既往病史等。
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诊断信息：包括主要诊断、次要诊断以及相关的ICD编码。
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实验室检测：包括血液、生化、微生物等各类实验室检查结果。
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治疗方案：详细记录了药物治疗、手术干预以及其他治疗措施。
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生命体征监测：记录了心率、血压、血氧饱和度等连续的生命体征数据。
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预后信息：包括出院时间、出院去向、长期生存率等。
核心数据表结构解析
eICU采用关系型数据库结构（通常为PostgreSQL格式），通过patient和hospital字段实现多表关联。以下是关键表及其作用：
1️⃣ patient表
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存储患者基本信息：患者ID、性别、年龄、人种、住院时间等。
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是连接各表的核心枢纽。
2️⃣ vitalPeriodic表
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周期性生命体征数据：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。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）。
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按时间序列记录，便于趋势分析。
3️⃣ lab表
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实验室检查结果：血常规、生化指标、凝血功能等。
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包含检验项目名称、结果值和单位。
4️⃣ medication表
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用药记录：药物名称、剂量、给药途径、时间。
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可分析药物使用模式和效果。
5️⃣ diagnosis表
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诊断信息：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。
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使用ICD-9编码，便于疾病分类研究。
6️⃣ apachePatientResult表
apachePatientResult表提供由Apache评分（版本IV和IVa）做出的预测，包括死亡率，住院时间和机械通气天数的概率。
除了以上实例的表格外，eICU数据库共有31个表格，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”。
结语
eICU不仅是一个数据库，更是一个理解现代重症医学实践的窗口。掌握其数据结构，是开展高质量临床研究的第一步。
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