对于临床医生来说，每天不光需要加班加点的辛苦工作，还要做出科研成绩，评职称、发文章的压力说来就来。这让本来就不太快乐的生活更加雪上加霜了。放宽心，别害怕，除了做基础实验外，咱也可以通过收集数据发文章。什么？本来就已经很忙了，还要自己收集数据？NO，咱们想说的是收集公共收据库的数据，做自己的研究。今天要介绍的这个发文利器叫做“MIMIC”，一起来看看到底怎么回事儿吧。
MIMIC数据库全称The Medical Information Mart for Intensive Care ，是一个大型的、可自由使用的临床重症医学数据库，其中包括从贝思以色列女执事医疗中心的急诊室接收的病人那里获得的与健康有关的数据。网址：https://mimic.mit.edu/。
小编在pubmed上检索关键字，结果发现仅仅2023年不到一年的时间，就产出了接近600篇的文章量，可见这个公共数据库还是很有挖掘潜力的。
根据MIMIC数据库官网显示，MIMIC目前已经更新了MIMIC Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ三个版本，其数据来源由两个不同的临床信息系统收集的数据组成:CareVue和MetaVision。
三个版本的不同在于：
1.MIMIC-IV包含2008-2019年的数据，数据来自Metavision床旁监护仪。
2.MIMIC-III包含2001 -2012年的数据，数据来源于Metavision和CareVue床旁监护仪。
3.MIMIC-II包含2001-2008年的数据，数据来自CareVue床旁监护仪。MIMIC-II现已不再公开使用，但仍可通过从MIMIC-III获取仅包括来自CareVue监视器的数据。
MIMIC基本的数据处理代码也可以从官方的Github上找到。
在这里我们主要介绍一下最新的MIMIC-IV：
MIMIC-IV是一个关系数据库，包含美国马萨诸塞州波士顿一家三级学术医疗中心收治的患者的真实住院时间。MIMIC-IV包含每个患者住院期间的全面信息：实验室测量值、给予的药物、记录的生命体征等。该数据库旨在支持医疗保健领域的各种研究。MIMIC-IV建立在MIMIC-III的基础上，并对MIMIC-III进行了许多改进。该数据库的使用得到了麻省理工学院和贝斯以色列女执事医疗中心的机构审查委员会的批准。该项目符合《赫尔辛基宣言》，由于参与者的匿名性和该数据库中的数据标准化，使用者不需要得到伦理委员会的批准。
MIMIC-IV数据库被分成多个“模块”，以反映数据的来源。目前有五个模块：
那么落到实处，该怎么利用这个数据库来实现SCI文章的产出呢，我们来看一篇今年7月份由暨南大学附属第一医院肾内科发表的文章。
Aspirin reduces the mortality risk of sepsis-associated acute kidney injury: an observational study using the MIMIC IV database
IF=5+
研究背景
脓毒症是宿主对感染的失控反应，如不及时治疗，可能导致严重的器官衰竭。有40%-50%的脓毒症患者表现为急性肾损伤，即脓毒症相关的急性肾损伤（SA-AKI），这是脓毒症最常见和最严重的并发症之一。阿司匹林是一种广泛使用的药物，具有解热、镇痛和抗炎特性，因为其对环氧合酶的作用，在炎症、止血和免疫调节中发挥重要作用。脓毒症被认为是一种对病原体的炎症和促凝反应失调，血小板与内皮细胞相互作用，调节免疫系统。阿司匹林可抑制血小板功能，减轻炎症反应，从而改善预后。而阿司匹林是一种特殊的抗血小板药物，因为不同剂量的阿司匹林具有不同的功能。低剂量阿司匹林（75-100 mg/d）具有抗血小板作用，大剂量阿司匹林（>300 mg/d）除具有抗血小板作用外，还具有抗炎作用。以前的研究没有考虑到在脓毒症患者中服用阿司匹林的最佳剂量，且先前的研究集中于低剂量阿司匹林对脓毒症患者的影响。因此，作者对MIMIC-IV数据库进行了分析，以调查使用阿司匹林与SA-AKI患者预后之间的相关性，并确定阿司匹林治疗的最有效剂量。
数据来源
文章数据来源于MIMIC-IV数据库。作者从数据库中收集了临床数据，包括患者人口统计信息、实验室检查结果和药物治疗。
纳入和排除标准
在这些脓毒症患者中，选择了基于肾脏疾病改善整体预后（KDIGO）标准的AKI患者作为研究对象。用SCr和尿量对AKI的分期进行分类。排除标准为：1) ICU住院时间<48h（出院或死亡）；2）年龄< 18岁的患者。将在医院接受阿司匹林治疗的SA-AKI患者与未接受药物治疗的患者进行比较。
使用SQL从Navigate Premium（版本16）中的MIMIC-IV2.1中获取患者信息，包括包括年龄、性别和种族。此外，在患者住院后立即测量生命体征，包括收缩压、舒张压、心率和氧饱和度（SpO2）。代码来自https://github.com/MIT-LCP/mimic-iv/concepts_postgres。此外，在患者住院后立即测量生命体征，包括收缩压、舒张压、心率和氧饱和度（SpO2）。记录以下SA-AKI共病：高血压、糖尿病和心脏手术。随后，提取入院第一天内的实验室指标，包括血红蛋白、白细胞、血小板、葡萄糖、凝血酶原时间和尿量。计算ICU入院时的SOFA评分和GCS评分。并且注意到以下治疗信息：使用机械呼吸、血管升压药和肾脏替代治疗。
研究结果
1.本研究的工作流程图：
介绍了目前研究中的患者选择程序，共有12,091例SA-AKI患者符合纳入标准。12091例SA-AKI患者的详细临床信息包括开始时间、结束时间、阿司匹林治疗剂量。
图1
2.患者特征
本项研究是一项回顾性研究，其结果很容易受到混杂因素的影响。倾向评分匹配（PSM）是一种常用的减少混杂因素影响的方法，它是使用倾向评分来匹配实验组个体中与对照组具有相同或相似背景特征的个体。从MIMIC-IV数据库中提取12091例SA-AKI患者，7694个个体被倾向评分匹配（PSM）匹配。PSM后，混杂因子干扰最小，主要因素是阿司匹林。表1为两组倾向评分匹配（PSM）前后SA-AKI患者的临床信息。
表1
3.阿司匹林与死亡率的关系
SA-AKI患者根据住院期间是否接受阿司匹林治疗，可分为两组。通过单变量cox风险分析，阿司匹林组30和90天死亡率风险低于非使用者组，如表2。30天生存率的Kaplan-Meier曲线如图2所示，90天生存率的曲线如图3所示。根据Kaplan-Meier生存分析，阿司匹林使用者组的30天生存率和90天生存率均显著高于非使用者组。并且接受阿司匹林治疗的患者的中位生存时间明显长于未接受阿司匹林治疗的患者（46.47天vs. 24.26天），如表2。
表2
图2
图3
4.阿司匹林与复合结果的相关性
阿司匹林组平均ICU持续时间较短，两组间胃肠道出血率差异无统计学意义，如表3。
表3
5.亚组分析
SA-AKI患者根据年龄、性别、种族、AKI分期、共病率、SOFA评分、GCS评分、肾脏替代治疗（RRT）和血管活性药物分为不同的亚组。作者研究了阿司匹林对SA-AKI亚组90天死亡率的影响，结果显示为森林图，如图4。
图4
6.阿司匹林的剂量
前列腺素环加合酶有两种亚型：COX-1和COX-2。低剂量阿司匹林是一种更有效的COX-1抑制剂，因此可以抑制血小板活化，而高剂量阿司匹林同时抑制COX-1和COX-2依赖的前列腺素生成。为了进一步探讨阿司匹林治疗的最佳剂量，采用Cox比例风险模型分析了阿司匹林治疗剂量与90天死亡率之间的关系。住院使用阿司匹林的SA-AKI患者按阿司匹林剂量分为不同组。与低剂量（≤300 mg/d）阿司匹林相比，高剂量（>300 mg/d）阿司匹林组的90天死亡率风险较低，如表4。Cox比例风险模型如图5所示。因此，对于SA-AKI患者，高剂量阿司匹林可能比传统的低剂量阿司匹林更可取。
表4
图5
文章小结
阿司匹林可能会降低SA-AKI患者的ICU平均持续时间和30天或90天的死亡风险，且阿司匹林组与非阿司匹林组之间的胃肠道出血率无显著性差异，因此阿司匹林可能是SA-AKI一种有效的药物。然而，阿司匹林对SA-AKI患者有益的具体机制有待进一步研究。
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