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  • 医院临床数据库查询统计易语言源码, 源码了数据库统计,分类查询,打印等功能。
  • SARS临床数据库建设病历收集方法-第二部分.pptx
  • 资源介绍:医院临床数据库查询统计易语言源码, 源码了数据库统计,分类查询,打印等功能。资源作者:
  • 针对目前我国骨科文献资料多、临床数据丰富但利用不充分的现状,提出了基于B/S结构的中医骨伤科数据库管理系统。该系统能够收集关于中医骨伤科的一些临床数据和重要文献资料,并对资料进行有效的分析、总结和管理。
  • 从seer数据库下载到数据后,部分人会感到无从下手,这是因为数据还没有经过清洗整理,不能变成我们统计软件识别的形式,不能进行分析。今天我们手把手教你使用R语言进行seer数据库清洗,让数据变为我们所用。 首先...

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    从seer数据库下载到数据后,部分人会感到无从下手,这是因为数据还没有经过清洗整理,不能变成我们统计软件识别的形式,不能进行分析。今天我们手把手教你使用R语言进行seer数据库清洗,让数据变为我们所用。
    首先导入我们需要的R包,需要foreign,car,和stringr,需先下载好。
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    然后我们把我们下载好的数据导入R,有20多万条,靠手工更改是不可能完成的。

    be<-read.csv("E:/r/test/seer4.csv",sep=',',header=TRUE)
    

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    查看一下数据的名字和形式还有变量
    head(be)
    names(be)
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    感觉太乱了,有些名字很长,全部给它改下名字

    colnames(be)<-c("sex","time","rezult","rezult1","status","race","Subtype","nodes","Lymph.Invasion",
                    "tumor.size","extension","lymph.nodes","age","ajcc")#数据太长,重新命名
    
    

    我们重新查看一下数据集,这回清爽多了
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    我们发现一共有14个变量,其中Lymph.Invasion都是缺失数据,根本不能分析,只能删掉,这就是公共数据库的无奈

    be<-be[,-9]#删掉第9列Lymph.Invasion,因为都是缺失的数据
    

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    很多数据中变量都是字符串,不符合要求,我们要把它们变成数字

    be$sex<-ifelse(be$sex=="Female",1,ifelse(be$sex=="Male",2,NA))#性别转换成1和2,缺失的使用NA表示,其他的相同
    be$rezult1 <-ifelse(be$rezult1 =="Alive or dead due to cancer",1,
                        ifelse(be$rezult1 =="Dead (attributable to causes other than this cancer dx)",
                               2,NA))
    be$status<-ifelse(be$status=="Alive",0,ifelse(be$status=="Dead",1,NA))
    be$race<-ifelse(be$race=="White",1,ifelse(be$race=="Black",2,3))
    be$Subtype<-recode(be$Subtype,"'HR-/HER2- (Triple Negative)'=1;
           'HR-/HER2+ (HER2 enriched)'=2;'HR+/HER2- (Luminal A)'=3;
           'HR+/HER2+ (Luminal B)'=4;else=NA")#这里是4个分类变量,使用ifelse函数套叠胎麻烦,改用car函数
    be$nodes[be$nodes=="Blank(s)"]=NA#让数据中的Blank(s)变为缺失值,下面同理
    be$tumor.size[be$tumor.size=="Blank(s)"]=NA
    be$extension[be$extension=="Blank(s)"]=NA
    be$lymph.nodes[be$lymph.nodes=="Blank(s)"]=NA
    be$age<-str_extract(be$age, "\\d+")#把年龄里面的数字提取出来
    be$ajcc[be$ajcc=="Blank(s)"]=NA
    
    

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    OK,转换得差不多了,我们来看一下,rezult没有用,我们不理他,等下删掉,我们需要的是rezult1
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    Ajcc我们没有转换,因为暂时还不需要用,等我们讲到探索交互效应分析的时候再说它,现在先不理他先,你如果有强迫症的话也可以按我们上面的代码转换它
    OK,现在完成了?不还没有,还有一个重要的变量没有生成,就是竞争风险的结局
    我们现在来生成它

    be$status1<-ifelse(be$status==0,0,ifelse(be$rezult1==1,1,2))
    

    最后数据出来啦
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    把它输出为1.csv

    write.csv(be,file = "1.csv")
    

    最后打开1.csv,整理一下,这就是我们要发表的数据啦
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    20多万条数据,发个中文核心或者低分SCI还不是轻轻松松,玩一样。
    如果想更详细了解数据挖掘过程,请关注我的科研教程
    更多精彩文章请关注公众号:零基础说科研
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  • 上一期我们已经介绍了如何使用注册SEER数据库的账号和密码,今天我们来介绍一下怎么把数据提出来。首先我们需要打开官网网页:https://seer.cancer.gov/ 选择seer data&software 选择SEER.stat 然后从左到右...

    上一期我们已经介绍了如何使用注册SEER数据库的账号和密码,今天我们来介绍一下怎么把数据提出来。首先我们需要打开官网网页:https://seer.cancer.gov/
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    选择seer data&software
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    选择SEER.stat
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    然后从左到右依次点击红色箭头处
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    这时会跳转到另外的页面,下载软件也要提交一个申请,点击同意后把列表上内容填好发送申请就可以了,seer官网就会把软件下载的地址发送到你的邮箱,直接下载就可以了
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    下载好后双击安装,一路点确定就可以了
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    安装好后使用前还需要同意软件的使用协议,点一下就可以了
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    安装好后需要在下面这个位置输入注册好的账号和密码就可以使用啦
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    下面我们实例演示下怎么下载Case listing session的下载,这是一个病例数据库,点击下图位置后,
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    打开后如下图所示,data选项:一般我们选第一或第二个,大家也可以根据自己喜欢选择
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    在selection选项中,我们可以通过字段对数据库中,性别、年龄、疾病、治疗方式、生存时间等等进行数据筛选,挑选出符合我们需要的数据
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    在Table选项中,你可以根据需要显示表中的内容部分
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    最后点击闪电符号就可以进行数据传输了,速度还是蛮快的,几万个数据一会就传好了,下图就是传输过来的数据
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    我们可以在下面位置进行保存成CSV格式
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    赶快来试一下吧,也许您的第一篇SCI就从这里开始了
    下面章节将演示如何对提取出来的数据进行分析
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  • 临床研究数据库数据库实施项目报告,SQL脚本作为附录
  • 对于很多没有临床数据和不会做实验的小伙伴,使用国际公共数据库进行发表论文也是一个很好的选择,简单来说就是用别人的数据来发表自己的论文。seer数据库是美国的癌症数据库,最初是用于社会保险,今年来在医学领域...

    对于很多没有临床数据和不会做实验的小伙伴,使用国际公共数据库进行发表论文也是一个很好的选择,简单来说就是用别人的数据来发表自己的论文。seer数据库是美国的癌症数据库,最初是用于社会保险,今年来在医学领域也有广泛的应用,seer数据库的数据非常庞大,指标众多,比TCGA癌症数据库大很多,不容易出现你发表的论文别人已经发表了这种尴尬情况,总的来说,目前seer数据库对于新手来说,还是一个挖坟不错的好数据库。我们的零基础科研课程也将准备上线整套seer数据库从注册,到数据整理,统计分析的一系列详细课程,有需要的朋友可以多多订阅支持。
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    今天我们来讲讲怎么注册seer数据库,其实注册seer数据库非常简单,首先打开它的官网注册地址,填好表格,带星号的全部都要填写,尽量填写详细一点,增加通过率
    https://seer.cancer.gov/seertrack/data/request/
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    填好以后按绿色的submit发送就可以了,官方会发送一个认证的链接到你的邮箱,见下图,因此邮箱一定不能填错了,你点击这个链接就可以了,这是要确认是你这个邮箱来申请数据的。
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    大约1-2天这样,官方会再次发邮箱给你,这次官方会给你一个名字和ID号,见下图,你通过链接点击,这个链接有效期为31天,需要尽快完成
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    点击链接后转到一个表单,见下图,需要把它打印出来,手写签名,然后扫描发送回去,图中上面填官方给你的名字和ID,下方手写签名和日期,最后扫描发回去,用手机超级扫描王也是可以的。发回的邮箱就在签名的下方,简单的和编辑问个好,客气一下有助于提高成功率。
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    发送回去后大概2-3天左右,如果通过了,官方就会再回你一个邮件,上面有账号和密码,见下图,这样你就注册成功啦。可以开启你的数据分析之旅啦。
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  • 临床科研数据库建设中的数据标准化问题探讨.pdf
  • 将3千余项检验的介绍、正常值、临床意义、注意事项、检查过程、相关疾病、相关症状等分门别类,归纳总结,为您的临床工作提供精确的数据和准确的参考。
  • 基于Android平板电脑的临床健康教育数据库设计.pdf
  • 临床试验数据库 CMPS 3420 2018年Spring 布莱恩·桑德斯 塞萨尔·阿莱曼 目录 1.1.1组织简介1.1事实发现技术和信息收集.... 1.1.2事实发现技术的描述 1.1.3概念数据库 1.1.4实体和关系集描述 1.1.5用户组,数据视图...
  • 结直肠癌TCGA+GEO数据库临床资料 实时更新TCGA和GEO中结直肠癌的数据
  • 基于MogoDB数据库临床医疗大数据挖掘案例分析.pdf
  • 国家临床版2.0疾病诊断编码(ICD-10)最新发布信息2万5千++数据库信息
  • 收录超过34000种药品说明书,超过4500家生产厂商,上千临床用药指南。数据均来自于官方的药品生产厂家的说明书及权威文献
  • 基于MongoDB数据库临床医疗大数据存储方案设计与优化,介绍了MongoDB在医药卫生领域的相关应用的内容,让我们更好了解与学习
  • MIMIC III(windows安装MIMIC III数据库

    千次阅读 2020-07-02 11:06:10
    文章目录下载MIMIC-III临床数据库和代码安装PostgreSQL安装7-zip运行SQL Shell(psql)创建数据库以保存数据在数据库中创建表准备将数据加载到表中将数据加载到表中建立索引测试您的构建 官网:...


    官网:https://mimic.physionet.org/

    下载MIMIC-III临床数据库和代码

    这里是数据库
    数据库需要注册学习,才能下载。
    数据很大,解压后大约50G。
    下载的压缩包:
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    这里是代码

    安装PostgreSQL

    PostgreSQL
    运行整个安装过程。保留默认设置就行,但是请记下您的postgres密码,因为稍后我们将需要它来登录数据库系统。为了方便起见,推荐选择是保留默认的用户名“ postgres”,并使用密码“ postgres”。

    安装7-zip

    7-zip
    我们选择直接从压缩文件加载数据。
    注意:如果您更改了安装路径,请记下它。否则,您的可执行文件路径将是C:\Program Files\7-zip
    您可能会问“什么是可执行路径?”。本质上,尽管我们现在在计算机上有该程序,但Windows不知道在哪里寻找它。通常这并不重要,因为我们通过双击文件来运行该程序。但是,对于加载过程,我们需要Windows知道要查找的位置。我们可以通过将文件夹添加到环境PATH变量中来做到这一点。对于7-zip和gzip,此过程相同,尽管如上所述,我们添加的可执行文件路径会有所不同。

    • 安装完后,右键点击此电脑,选择属性在这里插入图片描述
    • 选择高级系统设置在这里插入图片描述
    • 选择环境变量在这里插入图片描述
    • 双击Path在这里插入图片描述
    • 填入你的7-zip路径在这里插入图片描述
    • 一路点击确定,结束
    • 测试一下,单击开始菜单,然后键入cmd,然后运行程序cmd。请键入: 7z。此命令应为您提供大量信息。如果显示类似7z not found,需检查路径是否正确。在这里插入图片描述

    运行SQL Shell(psql)

    启动程序“ SQL shell”。您应该可以在开始菜单中找到它。
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    您将在SQL Shell上收到许多输入提示:您只需键入“ enter”,无需输入任何内容即可。
    用户postgres口令:输入你之前安装过程中设定的密码,推荐是设定的是postgres
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    创建数据库以保存数据

    运行以下命令(注意分号):

    DROP DATABASE IF EXISTS mimic;
    CREATE DATABASE mimic OWNER postgres;
    

    如果这是您首次安装MIMIC,则“ DROP DATABASE”命令将警告您不存在数据库,这是正常的。
    而第二句,这将创建mimic用户拥有的数据库postgres。当然,如果您愿意,也可以更改这些值,**但是请注意,此处所做的任何更改都需要在后续步骤中进行进一步的更改。**所以不推荐更改。在这里插入图片描述
    接下来,连接到mimic数据库。

    \c mimic;
    

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    在数据库中创建表

    请注意,默认情况下postgres使用public架构。虽然这是个人喜好,但我们建议创建一个独立的架构来托管数据。为此,请创建mimiciii模式:

    CREATE SCHEMA mimiciii;
    

    然后,通知postgres默认情况下应使用该mimiciii架构。每次启动psql时都需要执行此操作。

    set search_path to mimiciii;
    

    现在运行创建表脚本(注意:创建表脚本的路径,脚本在下载的mimic代码中)。路径一定要正确,注意路径的分隔符是左下划线‘/’,直接复制的windows路径是右下划线。

    \i F:/MIMIC/mimic-code-master/buildmimic/postgres/postgres_create_tables.sql
    

    如果您看到很多“注意:表不存在”,请放心,这很正常。因为该脚本会在创建表之前尝试删除该表。
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    准备将数据加载到表中

    首先,让我们通过运行一些命令来准备加载数据:

    \set ON_ERROR_STOP 1
    

    该命令告诉脚本在发生任何错误时停止执行:我们宁愿在发生错误时停止执行,因此我们知道数据库尚未完全加载,即使执行完毕也无法使用。

    \set mimic_data_dir 'F:\MIMIC\MIMIC_III\MIMIC_III'
    

    此命令指定包含数据的文件夹。就我而言,我指定了’F:\MIMIC\MIMIC_III\MIMIC_III’。此文件夹包含构成MIMIC的所有CSV文件(压缩或未压缩)。
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    将数据加载到表中

    如果您使用压缩数据文件并安装了7-zip,请运行7-zip加载脚本: \i postgres_load_data_7zip.sql

    \i F:/MIMIC/mimic-code-master/buildmimic/postgres/postgres_load_data_7zip.sql
    

    现在,您应该看到行复制过程已经开始。请注意,这可能需要一些时间,因为整个数据库中几乎有5亿行。典型的加载时间是4-6小时。通常,在打印以下三行后,加载似乎会暂停
    这是可以正常的-第四张表是chartevents,并且是迄今为止最大的表,因此加载时间最长。另请注意,最终第四行将显示为COPY 0,这是正常的:CHARTEVENTS充当多个子表的“映射”表,并且实际上没有数据存储在其中,因此postgres报告插入了0行。查询时,不查询子表chartevents_1,chartevents_2等等,只能查询chartevents自己。
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    建立索引

    加载完成后,建议安装索引以提高对数据库的查询速度。这些可以通过运行以下命令进行安装(同样是需要较长的时间):

    \i F:/MIMIC/mimic-code-master/buildmimic/postgres/postgres_add_indexes.sql
    

    尽管可以选择使用构建约束,但postgres_add_constraints.sql这些约束主要用于在创建数据期间检查数据完整性-所以无需在本地安装上运行此文件。
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    测试您的构建

    您现在应该可以查询MIMIC-III!请尝试以下简单查询:

    select
      icustay_id, intime, outtime
    from icustays
    limit 10;
    

    在这里插入图片描述
    如果您想验证所有内容是否正确加载,可以运行检查脚本:

    \i F:/MIMIC/mimic-code-master/buildmimic/postgres/postgres_checks.sql
    
    展开全文
  • 主要用于医院药学系统接口使用,二次开发和猪系统对接
  • MIMIC-III数据库申请流程

    千次阅读 2021-04-03 18:41:09
    MIMIC数据库是MIT麻省理工下属管理的一个公共临床数据库,全称MedicalInformationMart forIntensiveCare,直译过来就是重症监护医学信息集市。到现在为止MIMIC数据库已更新至MIMIC-III v1.4版。 MIMIC是一个大型的...
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    千次阅读 2018-01-03 11:23:45
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空空如也

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临床数据库