说明通过注释学习MIMIC官方的查询语句，总结MIMIC数据库的结构和查询特点。

内容：SQL语言和mimic-iv数据库的结构
目的：通过学习mimic数据库的数据格式， 方便查询mimic数据库； 学习mimic数据库的组织形式，也能够建立并查询自己的数据库

概念和特点：
本文的许多概念和对mimic数据库的认识来源于：[1] Wang S , Mcdermott M , Chauhan G , et al. MIMIC-Extract: A Data Extraction, Preprocessing, and Representation Pipeline for MIMIC-III[J]. 2019. 并参考了通用的CDISC的相关知识。

• 静态数据, 没有时间因素的影响，多是分类变量，比如，年龄，性别等。
• 静态表格，整个表格的数据是一个模式,，为静态，通过表格连接汇总成横向的单个表格。
• 动态数据, 多条记录， 通常是随时间的不同而变化。
• 动态数据表格，每个动态表格中保存的数据都是一类， 都有多条记录，规律：其中有2-3列是“核心列”，一般是测试的名称（itemid）和测试的值（valuenum和value）是查询的主体；其余的列是辅助列，包括时间，flag等 辅助因素。

**特殊的提取策略:**比如年龄的提取,有专门的公式来进行换算，查询策略也特殊。
例：

一般的提取策略：

静态数据的提取：
1.一般策略：按照文献的策略提取并存入到表格; 一般查询，使用加减函数（比如出院时间减去入院时间,获得住院时长等）
2. 静态数据表格有（方便查询）： mimic_core.admissions(缩写ad)；mimic_core.patients(pa)；mimic_core.transfers(); mimic_hosp.diagnoses_icd (diag)
附例：静态查询语句实例+标注

评论：1.查询命令相对简单， 不涉及复杂的换算；

动态表格数据的提取：

• 动态表格有哪些？mimic_icu.chartevents(缩写ce); mimic_hosp.labevents(缩写le);

基本策略：
step 1.多条数据变为单条数据，通过求平均值，首次值或末次值，中位数，频数等（使用聚合函数）；
step 2.纵向数据变横向数据。
step 3.连接表格。
多次测量的数据有分为多个具体情形：

1. 心率等生命体征和实验室检查， 求平均值比较合适；
2. 频次

附：随时间变化的变量的SQL查询典型语句学习（原始语句来源于micmic官方公布的github中的语句， 略微改动）：

例2 提取CRRT治疗的相关参数，代表了治疗相关的参数查询

例3 炎症指标的查询，代表了实验室指标的查询过程

例:这是一个比较综合的例子, 查询charlson 合并症的相关资料, 通过ICD-9和10限定相关的疾病。

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