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数据集名称CUB-Réa — 法国大巴黎 ICU 多中心登记队列 AI-Ready Wikipedia | 千方病案医数集

数据类型约 475,357 次 ICU 入院,35-40 家大巴黎 ICU,1993 年起前瞻采集,申请审核获取

规模累计 47.5 万+ 次 ICU 入院（1997-2016 公开研究口径）

接入方式CUB-Réa Network（SRLF 发起，AP-HP 资助） url: https://doi.org/10.1164/rccm.2201087

AI 就绪度

数据集封面

CUB-Réa — 法国大巴黎 ICU 多中心登记队列 AI-Ready Wikipedia

INFOBOX

字段	内容
数据集名称	CUB-Réa（法国大巴黎 ICU 多中心登记数据库）
英文全称	Collège des Utilisateurs de Bases de données en Réanimation (CUB-Réa) Network Database
别名/简称	CUB-REA；CUB-Réa Network；CubRéa
疾病分类（ICD-11 编码+中文名）	1G40 脓毒症；1G41 脓毒性休克（完整覆盖谱系见 §2.1）
SNOMED CT	10001005（Sepsis/脓毒症）等，见 §2.1b 映射表
数据模态	ICU 登记型电子病历（行政信息/ICD-10 诊断/SAPS II 严重度/器官支持/结局的纵向随访）
AI 任务类型	ICU 与院内死亡率预测、结局建模、SMR 中心基准、时序趋势分析、风险模型外部验证
样本总数	公开研究口径 475,357 次 ICU 入院（1997-2016）；1993-2000 早期窗口另有 100,554 次入院口径
数据格式	关系型数据库导出（指导委员会按方案定制的脱敏研究提取）
许可证	无公开许可包；受 CNIL 备案 #564407 与指导委员会方案审批管控
访问级别	申请审核（向指导委员会提交研究方案，获批后获取定制脱敏提取）
首发日期	1992 年（SRLF 发起创建，数据采集自 1993 年起）
最后更新	数据库持续运行；公开研究数据窗口至 2016-01（截至 2026-09）
发布机构	CUB-Réa Network（SRLF 发起创建，AP-HP 初始资助）
引用次数	代表性基准论文 Annane 2003 约 718+（ResearchGate，截至 2026-09）
AI 就绪度评分	⭐（1/5）— 无公开数据包、无预处理脚本、无官方划分，须委员会审批并依赖定制提取
页面状态	published

§0 E-E-A-T 可信度声明

医学审核者：[千方病案医学编辑部] 交叉审核：§2 医学背景（ICD-11/SNOMED CT 双映射、脓毒症与脓毒性休克流行病学）、§7 偏倚分析。

数据工程审核者：[千方病案医学编辑部交叉审核] 医疗 AI 数据工程师，审核范围：§4 DAIMS 数据字典、§5 数据划分策略、§6 预处理 Pipeline 和坑点。

审核日期：2026-09-05

医疗免责声明：本页面提供的医学信息仅供研究和教育目的，不构成医疗建议、诊断或治疗方案。数据集的医学描述基于公开发表的文献，未经逐一临床验证。任何基于该数据集训练的 AI 模型在应用于临床决策前，必须经过独立的临床验证和监管审批。

技术免责声明：本页面的代码示例、预处理建议和基准性能数据基于公开资料整理，不保证在特定环境下的准确性和适用性。使用者应自行验证代码安全性和数据预处理流程的正确性。千方病案医数集不对因使用本页面信息而导致的任何直接或间接损失承担责任。

数据使用合规：使用本页面描述的数据集前，请务必阅读并遵守数据集原始许可协议。CUB-Réa 不提供公开下载，使用者须向 CUB-Réa 指导委员会提交研究方案、经评估批准后方可获取定制脱敏提取，并遵守法国 CNIL 备案 #564407 框架下的数据保护义务。具体使用限制以指导委员会审批意见为准。

§1 数据集概览

§1.0 📌 30 秒速览

这是什么？ CUB-Réa 是法国巴黎地区一家联合数十家医院重症监护室（ICU）共同运行的"重症监护数据库用户学会"网络数据库（Collège des Utilisateurs de Bases de données en Réanimation）。从 1993 年起，巴黎市区及周边约 35 家医院、33-40 个成人 ICU 把每一位入住患者的关键信息——年龄、诊断、严重度评分、是否用呼吸机、是否死亡——前瞻性地录入同一个数据库。到 2016 年初，公开研究口径已累计覆盖 475,357 次 ICU 入院。

为什么重要？ 它是世界上运行时间最长的区域性 ICU 登记库之一：连续 20 余年、覆盖大巴黎近千万人口的重症监护人群，且是"全样本连续登记"而非抽样队列。这让研究者能够回答抽样研究回答不了的问题——脓毒性休克、心源性休克、院内心脏骤停等危重病症在真实世界中的发生率如何随 20 年时间演变，ICU 救治水平是否真的在进步（SAPS II 标准化死亡率从 78.4% 降到 68.3%），以及某家 ICU 的死亡率在同类中究竟算高还是低。

我能用它做什么？ 如果你是流行病学家，可以用它做 20 年时间趋势分析；如果你是机器学习研究者，它是训练和外部验证 ICU 死亡率预测模型的天然试验场——特别是检验在 MIMIC 这类单中心数据上学到的模型能否跨系统泛化；如果你是重症医学质量管理者，可以复现其基于 SAPS II 标准化死亡率比（SMR）的中心基准方法。注意：数据不公开下载，须向指导委员会申请。

§1.1 技术摘要

CUB-Réa 采用"中心协调 + 中心采集"的登记型架构：由 9 名医生与 1 名数据库管理员（Philippe Aegerter）组成的指导委员会定义最小数据集、变量定义、参与要求与编码规则；各参与 ICU 用标准化 web 病例报告表（CRF）对全部连续入院的成人患者做前瞻性采集，数据匿名传输至管理中心（Hôpital Ambroise Paré 临床研究科室）汇入关系型数据库。变量覆盖行政信息（年龄、性别、入院类别与来源）、ICD-10 编码诊断、入住 24 小时内的 SAPS II 严重度评分、改良 Charlson 合并症指数、整个 ICU 住院期间的生命支持使用（有创/无创机械通气、儿茶酚胺、肾脏替代治疗、颅内压监测），以及 ICU/院内住院时长与死亡结局。编码方法在年度会议上统一，并定期开展外部质量控制；主要变量缺失率低于 1%。公开研究窗口从 1993-2000 年的 100,554 次入院（22 家医院）扩展到 1997-2016 年的 475,357 次入院，参与 ICU 数在 1997-2004 年间维持在 33-37 个。数据获取采取方案审批制：委员会政策明确禁止公开传播，研究者提交方案经评估后按需获得定制脱敏提取。

§1.2 战略价值

维度一：时间纵深带来的"真实世界演变"能力。 绝大多数 ICU 数据集（MIMIC-III 覆盖 2001-2012，eICU 覆盖 2014-2015）只有一到十余年的窗口，而 CUB-Réa 的公开研究横跨 1993-2016 年二十余年。这使它成为研究"重症医学本身如何进步"的稀缺载体：院内心脏骤停患者的 SAPS II 标准化院内死亡率从 78.4% 降至 68.3%（1997-2015），脓毒性休克粗死亡率从 62.1% 降至 55.9%（1993-2000），心源性休克占 ICU 入院的比例从 4.1% 升至 7.7%（1997-2012）。对 AI 研究者而言，这种时间分层结构天然适合做模型的时间外推（temporal external validation）与数据漂移研究——这是单时点数据集无法提供的。

维度二：跨医疗系统的泛化性检验场。 CUB-Réa 的患者构成（法国全民医疗体系、大巴黎都会区、以大学医院为主的 ICU 网络）、编码习惯（ICD-10 + 法国 DRG 框架）与病情谱都与美国的 MIMIC/eICU、澳洲的 ANZICS 差异显著。已有研究利用它完成 SAPS II 的欧洲人群重校准（Aegerter 等，2005）。对于追求监管级可信度的医疗 AI 团队，把在北美数据上训练的模型放到 CUB-Réa 上做外部验证，是证明跨人群、跨系统稳健性的高价值路径。

维度三：全样本登记的方法学稀缺性。 CUB-Réa 登记全部连续入院而非抽样，且每家医院负责编码完整性（“没有缺失患者”），因此它适合回答分母明确的疾病负担问题：脓毒性休克占 ICU 入院的 8.2%、心源性休克占 6.1%、院内心脏骤停占 4.08%。抽样队列（如 OUTCOMEREA 每中心每年至少纳入 50 例）无法直接给出这类发生率。

§1.3 同类数据集横向对比

数据集	规模	时间跨度	模态与粒度	标注/结局	与 CUB-Réa 的差异化
CUB-Réa（本页）	475,357 次 ICU 入院（1997-2016 公开口径）	1993-2016，持续运行	全样本连续登记，住留级宽表 + 器官支持记录	ICU/院内死亡、SMR	时间纵深最长；大巴黎区域全样本；无出院后随访
OUTCOMEREA（千方病案已收录）	24,298 次 ICU 住院（1997-2020）	1997-2020	每中心每年抽样 ≥50 例（住院 >2 天），每日长表	每日 SOFA、院内感染、医源性事件、DFLST、6 个月随访	每日细粒度与长期结局更强，规模约为 CUB-Réa 的 1/19
MIMIC-III	53,423 次住院、38,597 名成人	2001-2012	单中心（波士顿 BIDMC），小时级生命体征/实验室	院内死亡及丰富衍生标签	数据分辨率高且公开免费；无多中心与跨年趋势
eICU-CRD	200,859 次 ICU 住院	2014-2015	美国多中心远程监护库，小时级部分变量	院内死亡、AKI 等	多中心但仅两年窗口；与法国系统互补
ANZICS APD	数百万次入院（持续增长）	1996 年起	澳新全境登记，住留级	ICU/院内死亡	同为登记型库，但覆盖南半球且持续更新，数据边界不同

§1.4 版本与数据窗口时间轴

CUB-Réa 是持续运行的单一登记库，不存在多版本发布；"版本"以各研究使用的数据窗口呈现。

数据窗口	入院规模	参与 ICU	代表性研究
1993-2000	100,554 次（22 家医院）	约 22-33 个	Annane 2003（脓毒性休克流行病学）
1996-2010	262,772 例患者	约 38 个	Chousterman 2016（住院医师轮转效应）
1997-2012	316,905 次	约 35-40 个	Puymirat 2017（心源性休克趋势）
1997-2014	>340,000 次	约 34 个（22 个学术中心）	Joffre 2019（感染性心内膜炎）
1997-2015	376,325 次	约 35 个	Bailleul 2022（院内心脏骤停）
1997-2016	475,357 次	约 35 个	Aegerter 2021（急性重度哮喘，预印本）

§1.5 典型应用场景

危重病 20 年流行病学趋势分析：按年度分层估计脓毒性休克、心源性休克、IHCA 等病症的发生率、严重度与结局演变，产出如 Annane 2003、Puymirat 2017 式的时间趋势研究。
严重度评分重校准与本地化：以 CUB-Réa 的大样本重估 SAPS II 系数与校准曲线（Aegerter 2005 “SAPS II revisited”），为法国人群建立更公平的预期死亡模型，是 SMR 基准的前提。
ICU 死亡率预测模型的跨系统外部验证：将 MIMIC/eICU 上训练的结局模型在 CUB-Réa 定制提取上验证 AUROC/校准，评估跨医疗系统泛化能力。
中心基准与质量改进研究：用 SAPS II 标准化死亡率比（SMR）+ 漏斗图 + 混合效应模型比较 ICU 间绩效（AECOPD 量-效研究范式），支撑质量管理决策。
卫生服务与组织因素研究：利用法国住院医师每年两次轮转的准自然实验，检验人力组织因素对危重患者结局的影响（Chousterman 2016）。

§2 医学背景

§2.1 疾病覆盖与 ICD-11 编码表

CUB-Réa 登记全部成人 ICU 入院，疾病谱覆盖重症医学全领域；已发表研究聚焦的高频病种及其编码映射如下（数据集中原始诊断使用 ICD-10 编码，下表同时给出 ICD-11 对照）：

病种/标签	ICD-10（数据集原始编码）	ICD-11 编码	ICD-11 中文名
脓毒症	A41 系列等	1G40	脓毒症
脓毒性休克	A41.9 等伴器官衰竭	1G41	脓毒性休克
感染性心内膜炎	I33.0	—（见 SNOMED 映射）	急性/亚急性感染性心内膜炎
慢阻肺急性加重（AECOPD）	J96.0 + J44.x 组合	CA22（慢性阻塞性肺疾病）	慢性阻塞性肺疾病急性加重
急性呼吸衰竭	J96.0	5A45	急性呼吸衰竭
院内心脏骤停（IHCA）	I46 心脏骤停相关	BA71	心脏骤停

注：CUB-Réa 以 ICD-10 为诊断编码标准（各医院负责编码完整性，方法在年度会议统一）；上表 ICD-11 对照供跨库映射使用。部分研究（如 AECOPD）采用 ICD-10 组合编码规则定义入组。

§2.1b SNOMED CT 映射表

标签	ICD-10	SNOMED CT 码	SNOMED 术语
脓毒症	A41	10001005	Sepsis (disorder)
急性呼吸衰竭	J96.0	65710008	Acute respiratory failure (disorder)
心脏骤停	I46	410429000	Cardiac arrest (disorder)

注：数据库本身不携带 SNOMED 编码，上表为跨库互操作映射；其余病种（心源性休克、感染性心内膜炎等）建议经 ICD-10 → SNOMED CT 映射表（如 Claude/WHO 映射资源）在提取后离线转换。

§2.2 疾病简介与流行病学

CUB-Réa 支撑研究的核心病种均为 ICU 人群的高致死疾病。脓毒性休克：1993-2000 年占 ICU 入院的 8.2%（每 100 次入院 8.25 例），发生率从 1993 年的 7.0‰ 升至 2000 年的 9.7‰，粗死亡率 60.1%，且随时间从 62.1% 降至 55.9%；与匹配的非脓毒症 ICU 入院相比，超额死亡风险 25.7%，匹配 OR 3.9（Annane 2003）。心源性休克：1997-2012 年占 ICU 入院的 6.1%（19,416/316,905 次），发生率从 4.1% 升至 7.7%，患者趋于年轻但病情更重，死亡率虽下降但仍居高（Puymirat 2017）。院内心脏骤停（IHCA）：1997-2015 年占 ICU 入院的 4.08%（15,324/376,325 次），发生率从 2.78% 升至 3.83%，ICU 粗死亡率从 78% 降至 62.5%，SAPS II 标准化死亡率从 78.4% 降至 68.3%（相对降幅 10.1%，Bailleul 2022）。感染性心内膜炎：1997-2014 年共 4,757 次住院（去重后 4,405 例患者），ICU 死亡率与手术状态、病原体及时代分层显著相关（Joffre 2019）。其他已发表方向包括 AECOPD（ICU 收治量与结局的量-效关系）、血液病患者急性呼吸衰竭（年收治量与 ICU 死亡率）、肝硬化脓毒性休克（预后随时代改善）与急性重度哮喘（1997-2016 年 7,049 例，发生率呈下降趋势）。

§2.3 临床任务定义

结局预测（预后）：以入住时可得信息（年龄、性别、合并症、SAPS II、入院类别）预测 ICU 内或院内死亡。数据集提供结局标签（ICU 死亡、院内死亡）与标准严重度评分，是经典的风险预测建模场景。注意 SAPS II 的生理学分量本身覆盖入住后 24 小时，建模时须防止标签泄漏（见坑点 1）。
严重度评分校准（诊断/分级类比任务）：检验 SAPS II 在目标人群的区分度（AUROC）与校准度，并重估系数（“SAPS II revisited”），对应临床"病情分级"任务。
中心基准（质量管理）：以 SAPS II 预期死亡率计算 SMR，比较 ICU 间调整后绩效，配套漏斗图与混合效应模型。
发生率与时序趋势（筛查/监测类比）：以全样本登记估计病种占 ICU 入院的比例及其年度演变，相当于对危重病谱的持续监测。

任务-变量-文献对照（选题时按行对齐需求与可得性）：

任务	必需变量	可得性	参考范式
ICU 死亡率预测（t=24h）	SAPS II、合并症、器官支持	全窗口	Aegerter 2005 重校准
入住即刻预测（t=0）	年龄、来源、类别、合并症	全窗口	Chousterman 2016 协变量集
病种发生率趋势	ICD-10 编码、年度	全窗口	Puymirat 2017 / Bailleul 2022
中心基准	hospital_id、SAPS II、死亡	全窗口	SMR + 漏斗图（§6.9）
长期（出院后）结局	出院后随访	不可得	需改用 OUTCOMEREA

§2.4 患者人群画像

维度	描述
来源机构	大巴黎地区约 35 家医院的 33-40 个成人 ICU，以 AP-HP 大学医院为主（Bichat、Bicêtre、Cochin、Pitié-Salpêtrière、Saint-Antoine、Saint-Louis、Tenon、Henri Mondor、Ambroise Paré、Raymond Poincaré、Européen Georges Pompidou 等），兼含少量非大学医院与私立（如 Hôpital Saint-Joseph）
时间范围	1993 年起前瞻采集（公开研究窗口 1993-2016）
年龄	成人 ICU 全龄段；病种子集偏老年（如 IHCA 患者年龄随时间上升 0.7 年/研究期）
性别	男女人口学变量均登记；具体比例因研究窗口而异
种族/民族	无（法国数据保护框架禁止采集种族/民族统计，见 §7.5）
就医类型	内科、择期手术、急诊手术三类入院；来源分社区、病房转入、机构转入
病情严重度	SAPS II 于入 ICU 24 小时内记录；改良 Charlson 合并症指数

§2.5 临床价值

CUB-Réa 的临床价值首先体现在基准问责：把每家 ICU 的实际死亡率与基于 SAPS II 的预期死亡率对齐，SMR 显著偏离 1 的中心可以被识别并接受审计——这构成了法国重症医学质量改进的基础设施之一。其次是真实世界证据：临床试验人群往往排除高龄、免疫抑制、肝硬化患者，CUB-Réa 全样本登记恰好能量化"试验人群 vs 真实人群"的落差，已有研究用它评估重症感染临床试验排除标准与日常实践的偏离程度。第三是政策反馈闭环：IHCA 研究把标准化死亡率下降与快速反应小组推广、2010/2015 复苏指南更新相联系，为卫生政策提供宏观证据。

§2.6 金标准参考表

属性	内容
数据划分	无官方机器学习划分；观察性研究按病种编码 + 研究窗口定义子集，时间分层（如 1997-2003/2004-2009/2010-2014 三段）最常用
标注方式	前瞻性床旁采集 + 中心化 ICD-10 编码；结局（ICU/院内死亡）为登记变量而非人工标注任务
标注者资质	各参与 ICU 经培训的医护/数据管理员按统一编码规则录入；每年年度会议统一编码方法
一致性保障	定期外部质量控制审计；主要变量缺失率 <1%；各医院负责编码完整性（无缺失患者）
标注性质	登记型真实世界数据（非诊断标签集）；无图像/病理金标准

§3 数据集规格

§3.0 数据窗口抉择矩阵

CUB-Réa 为持续运行的单一登记库，无版本号；选择"哪一段数据窗口"等效于选版本。以下矩阵基于已发表研究的可复现口径：

你的需求	推荐数据窗口	规模	理由
与脓毒性休克文献对标	1993-2000	100,554 次入院（22 家医院）	Annane 2003 原始口径，含病原体类型与感染部位
时间趋势/漂移研究	1997-2015	376,325 次入院	医院死亡率自 1997 年完整可得，18 年跨度最长且结局完整
大样本结局建模	1997-2016	475,357 次入院	公开检索到的最大口径（Aegerter 2021 预印本）
心血管方向	1997-2012	316,905 次入院	Puymirat 2017 心源性休克研究口径
与 OUTCOMEREA 交叉验证	1997 年起任一窗口	视方案	两库共享部分巴黎 ICU 与同一时代编码生态，便于构建外部队列

注意：更早窗口（1993-1996）缺少医院死亡率与再入院标志（分别自 1997 与 1999 年起记录），建模前须核对变量起始年份。

§3.1 模态详情

CUB-Réa 属登记型结构化 EHR（registry-style EHR），单模态、住留级纵向：

行政层：年龄、性别、入院日期/出院日期、入院类别（内科/择期手术/急诊手术）、入院来源（社区/病房/机构）、住院与 ICU 的关系（直接入住/转科）。
诊断层：ICD-10 编码的主要与次要诊断；脓毒症方向另含感染部位与病原体类型（受 ICD-10 编码粒度限制，为"最可能病原体家族"）。
严重度层：入 ICU 24 小时内 SAPS II（含 12 项生理学分量、GCS、年龄、合并症与入院类型加权）；改良 Charlson 合并症指数。
治疗层（纵向）：整个 ICU 住院期间的生命支持使用——有创机械通气、无创通气、儿茶酚胺/血管活性药、肾脏替代治疗、颅内压监测，部分研究另提取抗生素与手术。
结局层：ICU 死亡、院内死亡（1997 年起）、同住院再入院标志（1999 年起）、ICU 与院内住院时长、SAPS II 标准化死亡率（SMR，派生量）。

不含模态：波形信号、影像、实验室逐小时时间序列、用药剂量明细、基因组学。若任务需要这些，请改用 MIMIC/eICU 或 HiRID/AmsterdamUMCdb（见 §8.4）。

§3.2 按子集样本数

子集（按已发表研究定义）	数据窗口	样本数	占入院比例	来源
全部 ICU 入院	1997-2016	475,357 次	100%	Aegerter 2021 预印本
全部 ICU 入院	1997-2015	376,325 次	100%	Bailleul 2022
脓毒性休克	1993-2000	8,251 次	8.2%	Annane 2003
心源性休克	1997-2012	19,416 次	6.1%	Puymirat 2017
院内心脏骤停（存活入 ICU）	1997-2015	15,324 次	4.08%	Bailleul 2022
感染性心内膜炎	1997-2014	4,757 次（去重后 4,405 例）	约 1.0%	Joffre 2019
急性重度哮喘	1997-2016	7,049 次	约 1.5%	Aegerter 2021 预印本
血液病急性呼吸衰竭	1997-2008 前后	1,753 例（28 个 ICU）	—	ERJ 2008

§3.3 数据格式

环节	格式	说明
床旁采集	标准化 web 病例报告表（CRF）	各 ICU 本地录入，统一软件
传输	匿名化批量传输	传至管理中心（Hôpital Ambroise Paré）
存储	关系型数据库	中心统一管理；含医院-DRG 关联
研究交付	按方案定制的脱敏提取	典型为住留级宽表 + 器官支持长表；具体文件格式（CSV/SAS 等）与中心协商
审计	年度活动报告 + 外部质控	指导委员会职责

§3.4 存储大小

无公开数据包，故无官方存储体量。参考量级：475,357 行住留表（每行数十列）加器官支持长表，CSV 形态通常在数百 MB 以内——但实际提取体量以委员会批准的方案为准。本条不构成官方数字。

工程侧可先做上限估算，用于申请存储配额：

# 量级估算：CSV 形态的粗略上界（交付前以实际文件为准）
rows = 475_357                       # 1997-2016 公开口径
cols_stay, col_bytes = 40, 12        # 主表列数与平均列宽（字节，含日期/文本）
organ_rows = rows * 5                # 器官支持长表：每入院至多 5 种支持
stay_mb = rows * cols_stay * col_bytes / 1e6
organ_mb = organ_rows * 3 * 12 / 1e6
print(f"stays.csv ≈ {stay_mb:.0f} MB；organ_supports.csv ≈ {organ_mb:.1f} MB")
# 结论：数百 MB 量级——笔记本即可全内存分析（§6.8）

§3.5 标注方式

CUB-Réa 的"标签"是登记型自然结局而非人工标注：ICU/院内死亡由医院信息系统核定；诊断由 ICD-10 编码员按年度统一规则编码；器官支持为治疗事实记录。无对抗性标注、无独立 adjudication 委员会（区别于 OUTCOMEREA 的感染 adjudication）。若任务需要细粒度表型（如精确的 VAP 定义），须在提取后自行实现诊断算法并接受编码粒度限制。

§3.6 标注者资质与一致性

录入者为各参与 ICU 的经培训人员，编码规则由指导委员会（9 名医生 + 1 名数据库管理员）制定并在年度会议统一；数据库质量已多次被独立研究评估，主要变量缺失 <1%。未公开逐变量标注者间一致性（κ 值），此为使用时应有的谨慎点。

§3.7 采集周期

前瞻连续采集自 1993 年启动；公开研究窗口至 2016-01。变量可用性分阶段：医院死亡率自 1997 年、同住院再入院率自 1999 年起可用。数据库在公开文献中持续运行，但对外提供的数据以研究方案约定窗口为准。

§3.8 地域覆盖

法国大巴黎地区（Île-de-France）：巴黎市区及周边郊区医院，地理上覆盖约 1,200 万人口的都会区。网络以大学医院为骨干（22 个学术中心），含少量综合与私立医院。无海外省或外省中心（此为与 OUTCOMEREA 的关键差异之一）。

§3.9 设备规格

登记库不含设备级数据：无呼吸机参数、无监护仪波形、无输液泵记录。生命支持仅以"是否使用/类型"粒度记录（有创/无创通气、儿茶酚胺、RRT、ICP 监测）。设备细节需机型数据集（MIMIC-IV、HiRID、AmsterdamUMCdb）补足。

§3.10 深度溯源链

层级	主体	职责
发起	法语重症监护学会（SRLF）	1992 年发起创建网络
资助	AP-HP（巴黎公立医院集团）	初始资助；中心挂靠 Hôpital Ambroise Paré 临床研究科室
治理	CUB-Réa 指导委员会	最小数据集、变量定义、编码规则、年报、数据审计；CNIL 备案 #564407
采集	33-40 个参与 ICU	连续全样本前瞻录入（web CRF）
管理	中心数据库管理员（P. Aegerter）	关系型数据库维护、匿名化汇总、提取交付
使用	获批研究者	方案审批 → 定制提取 → 同行评审发表

§4 数据结构

§4.0 目录树

CUB-Réa 无固定公开数据包；以下为委员会批准后按方案定制的典型提取形态（依据已发表论文的变量描述重构，实际文件名以交付为准）：

cubrea_extract/
├── README.txt                      # 提取说明：窗口、医院数、编码规则版本
├── data_dictionary.txt             # 变量字典：定义、编码规则、起始年份
├── stays.csv                       # 住留级宽表：每行一次 ICU 入院（主表）
│   ├── admission_id                #   住留主键（匿名）
│   ├── hospital_id / icu_id        #   医院/ICU 匿名编码（中心效应建模用）
│   ├── age, sex                    #   人口学
│   ├── admission_category          #   内科/择期手术/急诊手术
│   ├── admission_source            #   社区/病房/机构
│   ├── adm_date, dis_date          #   入/出院日期
│   ├── sapsii_24h                  #   入 ICU 24 小时内 SAPS II
│   ├── charlson_modified           #   改良 Charlson 合并症指数
│   ├── icd10_primary               #   主要诊断 ICD-10
│   ├── icd10_secondary             #   次要诊断 ICD-10（多值/分隔符）
│   ├── infection_site              #   感染部位（脓毒症方向）
│   ├── pathogen_family             #   病原体家族（ICD-10 粒度）
│   ├── icu_los_days                #   ICU 住院时长（日历日差）
│   ├── hosp_los_days               #   院内住院时长
│   ├── icu_mortality               #   ICU 死亡（0/1）
│   ├── hosp_mortality              #   院内死亡（0/1，1997 起）
│   └── readmit_same_stay           #   同住院再入院标志（1999 起）
├── organ_supports.csv              # 器官支持长表：每行一次入院 × 一种支持
│   ├── admission_id                #   外键 → stays
│   ├── support_type                #   invasive_mv / niv / catecholamines / rrt / icp
│   └── support_used                #   是否使用（0/1）
└── annual_activity/                # 年度活动报告（委员会审计产物）

§4.1 DAIMS 字段字典（核心表）

字段	类型	说明	示例值	AI 用途	观测误差	信息性缺失编码	取值范围
admission_id	Integer	住留唯一主键（匿名）	1029384	行索引、分组键	无	无	≥0
hospital_id	Integer/Categorical	医院匿名编码	14	中心随机效应、SMR 分层	中心集合随年份变动	无	约 35 家
icu_id	Integer/Categorical	ICU 匿名编码	27	中心聚类、leave-one-center-out	ICU 数 33-40 变动	无	约 40 个
age	Integer	入住时年龄（岁）	71	风险特征	登记误差小	无	成人
sex	Categorical	性别	F	风险特征、公平性	登记误差小	无	M/F
admission_category	Categorical	内科/择期手术/急诊手术	medical	入住类型校正	编码规则年度统一	无	3 类
admission_source	Categorical	社区/病房/机构转入	ward	转诊偏倚控制	同上	无	3 类
sapsii_24h	Float	入 ICU 24 小时内 SAPS II 总分	52	严重度核心协变量	生理分量覆盖 24 h 窗	无（主变量缺失 <1%）	0-163
charlson_modified	Integer	改良 Charlson 合并症指数	3	合并症负荷	依赖 ICD-10 编码完整性	无	0-37
icd10_primary	Text	主要诊断 ICD-10 码	J96.0	表型入组、病种子集	编码粒度限制	无	ICD-10 码域
organ_support_*	Binary	有创 MV/无创 MV/儿茶酚胺/RRT/ICP 监测	1	治疗强度、器官衰竭数	"是否使用"粒度、无剂量	无	0/1
icu_los_days	Integer	ICU 住院时长（日历日差）	6	结局/暴露	当天出入院计 0 天	无	≥0
icu_mortality	Integer/Binary	ICU 内死亡	0	主要预测标签	登记核定	无	0/1
hosp_mortality	Integer/Binary	院内死亡	1	次要标签	仅 1997 年起可用	时间性缺失	0/1
readmit_same_stay	Integer/Binary	同住院再入院标志	0	去重、再入院研究	仅 1999 年起可用	时间性缺失	0/1

§4.2 标签分布

结局标签在代表性病种子集上的分布（均已发表口径）：

子集	标签	取值分布/趋势	来源
脓毒性休克（1993-2000）	ICU/院内粗死亡	60.1%（62.1% → 55.9% 下降）	Annane 2003
IHCA（1997-2015）	ICU 粗死亡	78% → 62.5%；SAPS II 标准化 78.4% → 68.3%	Bailleul 2022
心源性休克（1997-2012）	发生率	4.1% → 7.7%（占入院比例）	Puymirat 2017
感染性心内膜炎（1997-2014）	ICU 死亡	与手术状态、病原体、时代分层相关	Joffre 2019
全库（1996-2010）	ICU 死亡（按 SAPS II 分层）	SAPS II ≤32 约 2.4%、32-52 约 9.3%、>52 约 53.5%	Chousterman 2016

全库级标签高度不平衡（ICU 死亡约 15-20% 量级、病种子集 50-78%），建模时须报告 PR-AUC 而非仅 AUROC。

§4.3 关键统计

总量：475,357 次 ICU 入院（1997-2016 公开口径）；1993-2000 早期窗口 100,554 次。
网络规模：1997 年 33 个 ICU → 2000 年 37 个 → 2004 年 35 个；约 35 家医院。
脓毒性休克占入院 8.2%；心源性休克 6.1%；IHCA 4.08%；感染性心内膜炎约 1.0%。
主变量缺失率 <1%（已发表质量评估）；医院死亡率与再入院标志分别自 1997、1999 年起可得。
病情随时间加重：IHCA 研究窗口内年龄上升 0.7 年、SAPS II 上升 2.3%。

§4.4 数据层级

医院 hospital（约 35 家）
└── ICU icu（33-40 个，集合随年份变动）
    └── ICU 入院 admission（475,357+，主分析单元）
        ├── 器官支持记录 × 5 类（长表）
        └── ICD-10 诊断（主要 + 次要多值）
患者 patient（跨院隐式，无全局患者 ID）

关键点：数据库主键是入院而非患者；同一患者在同院或跨院多次入院、跨院转院在原始表中是独立行。Joffre 2019 的方法是用出生日期 + 住院日期识别转院与 1 个月内再入院并合并，1 个月后再入院则视为新发事件——任何以患者为中心的建模都必须先复制这类去重。

§4.5 缺失值与信息性缺失

情形	机制	处理建议
主要登记变量（年龄、SAPS II、结局）	缺失 <1%，近似完全随机	完整案分析可行；报告缺失量
hosp_mortality（1997 前）	结构性缺失（变量未采集）	窗口过滤，勿插补
readmit_same_stay（1999 前）	结构性缺失	同上
病原体家族字段	ICD-10 编码粒度限制，非随机（脓毒症研究才完整）	视为病种子集专用变量
种族/民族	法规禁止采集，全程无	公平性分析改用年龄/性别/合并症代理并明示局限

§5 数据划分与使用建议

§5.1 官方划分

无。CUB-Réa 不是机器学习基准数据集，不存在官方 train/val/test 划分或排行榜。每个获批研究自行定义分析队列（病种编码 + 时间窗口），如 Joffre 2019 的感染性心内膜炎入组或 Bailleul 2022 的 IHCA 入组。

§5.2 社区惯例与推荐划分

已发表研究的惯例是时间分层而非随机划分：把研究窗口切成 2-3 个时代（如 1997-2003/2004-2009/2010-2014 三段，Joffre 2019；或 1997-2005/2006-2010/2011-2015 式三段，Bailleul 2022）分别估计趋势与模型。面向 ML 的推荐：

时间外推：早期窗口训练（如 1997-2005），后期窗口测试（2011-2015），模拟模型跨年代部署。
中心外推：留一医院/ICU（约 35 个簇，规模支撑 leave-one-center-out），评估跨中心泛化。
混合：时间 × 中心双维度外推，最接近真实部署条件。

§5.3 泄漏风险（重点）

患者重复入院：同一患者多次入院散布于不同年份与医院；随机划分会让"同一人"同时出现在训练与测试集。必须先按 §4.4 的日期 + 出生日期启发式合并，再按患者分组划分（GroupShuffleSplit/group k-fold）。
SAPS II 的 24 小时窗：SAPS II 聚合入住后 24 小时内的最差生理值。预测"入住即刻结局"或"入住后 24 小时结局"时直接使用它会泄漏未来信息；预测 ICU 全程结局时也应明确声明模型输入的时间基准（t=0 vs t=24h）。
中心层面的信息：hospital_id 直接编码结局差异；若测试期含训练期未见中心，模型不能依赖中心独热特征，否则外推评估失真。
SMR 派生量：SMR 以死亡率为分子，绝不可作为预测死亡的特征。

§5.4 交叉验证建议

以中心为簇的分层 group k-fold（分层标签 = ICU 死亡）；或混合效应框架（中心作随机效应）下的拟合-校准两步法。重复入院合并后以患者为簇做嵌套验证。时间趋势研究用滚动起点验证。

§5.5 外部验证建议

近端外部验证：OUTCOMEREA（同为巴黎生态、1997 年起、24,298 次住院，含每日 SOFA 与 6 个月随访）——同系统不同抽样协议，检验抽样偏倚稳健性。
远端外部验证：eICU-CRD（美国多中心）、ANZICS APD（澳新登记）——跨医疗系统泛化。MIMIC-III/IV 适合作为"单中心高分辨率 → 登记低分辨率"的降维验证源。
跨库使用前统一结局定义（ICU 死亡 vs 院内死亡）与评分版本（SAPS II 原版 vs 重校准版），并按 §6.9 同时报告区分度与校准度。

§5.6 划分决策速查表

你的研究目标	推荐划分	防泄漏要点
死亡率预测模型开发	时间外推（≤2005 训练 / ≥2011 测试）	先做患者级合并（坑点 2）；测试窗禁用中心独热
模型跨系统泛化声明	本库全部作测试集	训练在 MIMIC/eICU 完成；统一结局与评分版本
SMR 中心基准	全库分层，无随机划分	预期死亡必须来自重校准模型而非原版 SAPS II
20 年趋势/漂移研究	年度面板，稳定中心子集	剔除非连续参与中心；编码规则变更年设断点
卫服/组织因素研究	半年轮转期对照（PRE/POST）	混合效应 + 中心随机效应；季节协变量

§6 AI 就绪指南 ⭐

§6.0 云端与托管现状

CUB-Réa 无 Kaggle/HuggingFace/PhysioNet 云端托管，也无下载镜像——指导委员会政策明确禁止公开传播。一切工作从"获批的本地定制提取"开始。建议的工程路径：在受控环境（机构内网分析服务器或 CNIL 合规的安全云工作区）内完成解密-加载-建模，禁止将提取数据上传至第三方商业 AI 平台。下文代码假定你已完成 §6.2 的申请流程并拿到提取目录。

§6.1 快速上手

# ============================================================
# 最小可用示例：加载住留级宽表并复现粗死亡率概览
# ------------------------------------------------------------
# 目录结构预期（见 §4.0）：
#   data_root/
#     ├── stays.csv            # 主表：每行一次 ICU 入院
#     └── organ_supports.csv   # 长表：每行一次入院 x 一种支持
# data_root 即委员会交付提取包解压后的目录路径。
# 最小可用子集 = stays.csv 单表即可完成死亡率/趋势分析；
# organ_supports.csv 仅在需要器官衰竭数特征时拼接。
# ============================================================
import pandas as pd

data_root = "/data/cubrea_extract"          # 与 §4.0 目录树对应
stays = pd.read_csv(f"{data_root}/stays.csv", low_memory=False)

# 三板斧体检：规模、标签、严重度
print(stays.shape)                          # 期望 ~475,357 行（1997-2016 窗口）
print(stays["icu_mortality"].mean())        # ICU 粗死亡率
print(stays["sapsii_24h"].describe())       # 严重度分布

# 按年度的时间趋势（CUB-Réa 最经典的分析视角）
year = pd.to_datetime(stays["adm_date"]).dt.year
trend = stays.groupby(year).agg(
    n=("admission_id", "size"),
    icu_mortality=("icu_mortality", "mean"),
    mean_sapsii=("sapsii_24h", "mean"),
)
print(trend.head(10))

要点：adm_date/dis_date 为日期字段，icu_los_days 等于两日期的日历日之差（入住当天出入院则为 0，见坑点 3）；若提取不含日期而仅含派生时长，以交付字典为准。

提取包到手后的第一件事是与交付承诺对账——定制提取没有公开版本号，完整性只能靠自己断言：

# ============================================================
# 提取包完整性断言：把委员会交付承诺固化为可执行检查
# ============================================================
assert set(["admission_id", "age", "sex", "admission_category", "sapsii_24h",
            "icd10_primary", "icu_los_days", "icu_mortality"]
           ).issubset(stays.columns), "主表缺核心字段，对照 data_dictionary.txt"

assert stays["admission_id"].is_unique, "入院主键重复——检查提取是否混入多版本"

# 窗口对账：承诺 1997-2015 就不该出现 1996 年的行
years = pd.to_datetime(stays["adm_date"]).dt.year
print(years.min(), years.max(), stays.shape[0])
# 与 manifest/交付信中的行数、窗口、医院数逐一比对（坑点 8 的"提取指纹"）

# 变量起始年份对账（坑点 4）：1997 前不应有非空 hosp_mortality
early = stays.loc[years < 1997, "hosp_mortality"]
assert early.isna().all(), "1997 年前出现院内死亡值——提取口径异常，联系委员会"

§6.2 数据获取

步骤	内容	要点
1. 明确科学问题	病种、窗口、结局、所需变量	委员会按方案审批；方案越具体越快
2. 联系委员会	数据库负责人 Philippe Aegerter（philippe.aegerter@aphp.fr）或网络联系人 Bertrand Guidet（bertrand.guidet@aphp.fr，Hôpital Saint-Antoine）	也可通过已发表 CUB-Réa 论文的通讯作者牵线
3. 提交研究方案	目的、变量清单、窗口、分析方法、合规声明	受 CNIL #564407 与法国数据保护框架约束
4. 审批与交付	委员会评估 → 定制脱敏提取	提取形式（表、字段、格式）与中心协商
5. 使用与发表	按方案使用；发表前遵守委员会规则	引用数据库描述文献（见 §9）

# 申请邮件应包含的要素清单（自检）
required_in_proposal = [
    "primary_objective",     # 科学问题与假设
    "icu_admission_window",  # 例如 1997-2015
    "phenotype_definition",  # ICD-10 编码规则（参考已发表研究的定义）
    "outcome_and_features",  # 结局 + 协变量清单（对照 §4.1 字段字典）
    "analysis_plan",         # 统计/建模方法
    "data_protection",       # 本地合规措施（脱敏、存储、访问控制）
]

注意：申请-审批周期无公开承诺时长，学术项目通常按学期/年度规划；MATPIX 式即取即用不适用于本库。若研究急迫，可先在 OUTCOMEREA（另有申请通道）或 MIMIC/eICU 上完成方法学预演。

§6.3 预处理全流程

# ============================================================
# 预处理管线：ICD-10 表型入组 → 去重合并 → 特征工程 → 划分
# 输入：data_root/stays.csv + organ_supports.csv（见 §4.0）
# ============================================================
import numpy as np
import pandas as pd

# ---- 步骤 1：病种表型（以院内心脏骤停 IHCA 为例，ICD-10 I46 系列）
stays = pd.read_csv(f"{data_root}/stays.csv", low_memory=False)
diag_cols = [c for c in stays.columns if c.startswith("icd10")]
pattern = r"^I46"
is_ihca = stays[diag_cols].apply(
    lambda s: s.astype(str).str.strip().str.startswith("I46")
).any(axis=1)
cohort = stays[is_ihca].copy()

# ---- 步骤 2：转院/早期再入院合并（Joffre 2019 规则）
# <1 个月内的再入院视为同一住院；出生日期字段若交付，则按
# (出生日期, 日期邻近性) 启发式合并；此处演示同院日期规则
cohort["adm_date"] = pd.to_datetime(cohort["adm_date"])
cohort = cohort.sort_values(["age", "sex", "adm_date"])  # 代理分组（无患者 ID 时的近似）
# 生产环境：向委员会申请出生日期/匿名患者键以做严格合并

# ---- 步骤 3：特征工程
cohort["elective_surgery"] = (cohort["admission_category"] == "scheduled").astype(int)
support = pd.read_csv(f"{data_root}/organ_supports.csv")
sup_wide = support.pivot_table(index="admission_id", columns="support_type",
                               values="support_used", aggfunc="max", fill_value=0)
cohort = cohort.merge(sup_wide, on="admission_id", how="left")
cohort["organ_failures"] = sup_wide.reindex(cohort["admission_id"]).sum(axis=1).values

# ---- 步骤 4：时间外推划分（1997-2005 训练 / 2011-2015 测试）
cohort["year"] = cohort["adm_date"].dt.year
train = cohort[cohort["year"] <= 2005]
test  = cohort[cohort["year"] >= 2011]

清洗要点：SAPS II 为 0-163 连续分（缺失 <1%，可直接完整案分析）；器官支持长表 pivot 后缺失即"未使用"（登记语义，非随机缺失，填 0 合法）；不要对 hosp_mortality 在 1997 年前的行做任何插补。

在静态预测之上，CUB-Réa 最具特色的一步预处理是 SAPS II 重校准（Aegerter 2005 范式）——它是后续一切 SMR 基准的前提：

# ============================================================
# SAPS II 重校准：用本窗口数据重估死亡概率模型（logistic 校准）
# 产出：calibrated_expected（用于 §6.9 的 SMR 分母）
# ============================================================
import statsmodels.api as sm

train_ok = train.dropna(subset=["sapsii_24h", "icu_mortality"])
# 变换 1：SAPS II 原始分（Le Gall 1993 用 logit(sapsii/100) 类变换，
# 本地重校准时通常保留原始分 + 样条/二次项捕捉非线性）
X = sm.add_constant(pd.DataFrame({
    "sapsii": train_ok["sapsii_24h"],
    "sapsii_sq": train_ok["sapsii_24h"] ** 2,
    "age10": train_ok["age"] / 10,
    "elective": train_ok["elective_surgery"],
}))
glm = sm.GLM(train_ok["icu_mortality"], X, family=sm.families.Binomial()).fit()

# 变换 2：把校准后的预期死亡写回全库（含测试窗），供 SMR 计算
def expected_death(df):
    Xdf = sm.add_constant(pd.DataFrame({
        "sapsii": df["sapsii_24h"], "sapsii_sq": df["sapsii_24h"] ** 2,
        "age10": df["age"] / 10, "elective": df["elective_surgery"],
    }), has_constant="add")
    return glm.predict(Xdf)

cohort["expected_mortality"] = expected_death(cohort.dropna(subset=["sapsii_24h"]))
print(glm.summary())   # 检查 sapsii 系数符号、显著性与 AUROC

§6.4 PyTorch DataLoader

# ============================================================
# TabularDataset：住留级静态特征 + 器官支持 → ICU 死亡预测
# 数据：§6.3 预处理后的 train/test DataFrame
# ============================================================
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

FEATURES = ["age", "sapsii_24h", "charlson_modified", "elective_surgery",
            "organ_failures", "invasive_mv", "niv", "catecholamines", "rrt"]
LABEL = "icu_mortality"

class StayDataset(Dataset):
    """每样本 = 一次 ICU 入院（合并再入院后）。"""
    def __init__(self, df: pd.DataFrame, features=FEATURES, label=LABEL):
        self.X = torch.tensor(df[features].fillna(0).to_numpy(np.float32))
        self.y = torch.tensor(df[label].to_numpy(np.float32))

    def __len__(self):
        return len(self.y)

    def __getitem__(self, i):
        return self.X[i], self.y[i]

def make_loaders(train_df, test_df, batch_size=512):
    # 类别不平衡：死亡约 15-20%（全库）至 60%+（病种子集）
    pos = train_df[LABEL].sum()
    neg = len(train_df) - pos
    weight = torch.tensor([neg / pos], dtype=torch.float32)
    loaders = {}
    for name, df in [("train", train_df), ("test", test_df)]:
        loaders[name] = DataLoader(
            StayDataset(df), batch_size=batch_size,
            shuffle=(name == "train"), num_workers=4,
        )
    return loaders, weight

loaders, pos_weight = make_loaders(train, test)
model = torch.nn.Linear(len(FEATURES), 1)          # 起步用 logistic 回归
loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=pos_weight)

配套训练循环（含年度验证钩子，把 §5.2 的时间外推落实为代码）：

# ============================================================
# 训练循环：早停基于最近一年份窗口的 AUROC（时间外推验证）
# ============================================================
import copy

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4)
best_auc, best_state, patience = 0.0, None, 0

def auroc_on(loader):
    model.eval(); ys, ps = [], []
    with torch.no_grad():
        for xb, yb in loader:
            ps.append(torch.sigmoid(model(xb)).squeeze(1).numpy()); ys.append(yb.numpy())
    from sklearn.metrics import roc_auc_score
    return roc_auc_score(np.concatenate(ys), np.concatenate(ps))

for epoch in range(50):
    model.train()
    for xb, yb in loaders["train"]:
        optimizer.zero_grad()
        loss = loss_fn(model(xb).squeeze(1), yb)
        loss.backward(); optimizer.step()
    auc = auroc_on(loaders["test"])            # 窗口级验证（生产中用独立验证窗）
    if auc > best_auc:
        best_auc, best_state, patience = auc, copy.deepcopy(model.state_dict()), 0
    else:
        patience += 1
        if patience >= 5:
            break
model.load_state_dict(best_state)
print(f"best AUROC (time-extrapolated): {best_auc:.3f}")

进阶：把 organ_supports 的五类支持视为"集合特征"输入 MLP；若获批了逐日数据，可扩展为按 ICU 日的时序模型（GRU/Transformer），但标准提取以住留级为主。

§6.5 坑点 8 个

⚠️ 坑点 1：SAPS II 的 24 小时窗与结局标签的时间纠缠（分类：数据泄漏）

问题：SAPS II 聚合入住后 24 小时内的最差生理值、GCS 与用药信息，而 ICU 死亡标签覆盖整个住院。用它预测"入住 24 小时内/即刻结局"等于把结局后段信息喂进特征，AUROC 虚高。
症状：逻辑回归都拿到 0.90+ 的 AUROC；临床同行质疑"模型用了我不可能在入住时知道的东西"。
解决：

简单方法：声明预测目标的时间基准——“入住 24 小时后死亡风险”，与 SAPS II 窗口对齐（文献标准做法）。

进阶方法：只使用入住时行政与病史特征（年龄、来源、合并症、入院类别）做"入住即刻"预测，SAPS II 仅作基线对照。

SOTA 方法：按变量可获得时间构造 t=0 与 t=24h 两个特征集分别建模并报告，引用 Aegerter 2005 的重校准思想分离区分度与校准。
参考：Le Gall 1993（SAPS II 定义，JAMA 270:2957-2963）；Aegerter et al. 2005, Intensive Care Med 31:416-423, DOI 10.1007/s00134-005-2557-9。

⚠️ 坑点 2：同一患者多次入院与跨院转院造成的身份重复（分类：数据泄漏）

问题：数据库主键是入院而非患者；同一患者可能在同院或不同医院留下多次入院记录，甚至因转院产生两条衔接记录。随机划分导致同一人跨训练/测试集，指标乐观偏置。
症状：测试集中出现与训练样本几乎相同（同年龄性别、相邻日期、同 ICD 码）的行；外推部署后性能低于离线评估。
解决：

简单方法：按 (出生日期 + 入院日期邻近) 启发式合并——Joffre 2019 规则：1 个月内再入院并入同一住院，超过 1 个月视为新发。

进阶方法：向委员会申请匿名患者键或出生日期字段，按患者分组划分（GroupShuffleSplit）。

SOTA 方法：患者级 group k-fold + 中心级 leave-one-out 双重嵌套，报告跨簇方差。
参考：Joffre et al. 2019, Crit Care 23:143, DOI 10.1186/s13054-019-2387-8（去重方法学）；Chousterman et al. 2016, PLoS ONE, DOI 10.1371/journal.pone.0162552。

⚠️ 坑点 3：ICU 住院时长是"日历日差"，入住当天 = 0 天（分类：预处理陷阱）

问题：ICU LOS 按入出院日历日之差计算，当天出入院时长为 0；将其当作连续治疗剂量或做 log(LOS) 变换时会出现 0 值与分布畸变。
症状：np.log(los) 产生 -inf；"LOS=0"的行被当成异常值删除，样本悄悄变少。
解决：

简单方法：log1p 变换或把 LOS 离散化为 0/1-3/4-7/>7 天分层。

进阶方法：用生存分析（Cox/AFT）处理 LOS 与死亡的双重语义，避免"LOS=0 且死亡"的矛盾解释。

SOTA 方法：竞争风险/多状态模型区分"活着出院"与"死亡终止"对时长的不同生成机制。
参考：CUB-Réa 方法学描述（见 Springer 研究方法节）；Aegerter et al. 2005。

⚠️ 坑点 4：变量可用性随年份漂移——1997 年前没有院内死亡（分类：标签理解）

问题：医院死亡率自 1997 年、同住院再入院标志自 1999 年起才记录；1993-1996 的行不是"缺失"，而是"不存在"。跨窗口合并数据时会把结构性缺失当随机缺失处理。
症状：合并 1993 年起的数据后 hosp_mortality 大量 NaN；用均值插补后早期年份死亡被系统性低估。
解决：

简单方法：过滤窗口——分析院内结局只用 1997+ 数据。

进阶方法：在数据字典中维护每个变量的"起始年份"，加载时按列断言。

SOTA 方法：多任务建模让 ICU 死亡（全程可用）与院内死亡（1997+）各自学习，共享早期年份的表示。
参考：Springer 研究方法节（“hospital mortality available from 1997; readmission from 1999”）；§4.5 缺失机制表。

⚠️ 坑点 5：编码规则与参与中心逐年变动——趋势 ≠ 真实演变（分类：偏倚陷阱）

问题：变量与编码方法在年度会议上更新；参与 ICU 从 33（1997）到 37（2000）再到 35（2004）。年度发生率/死亡率的跳跃可能反映编码或网络构成变化，而非疾病本身演变。
症状：某年发生率台阶式跳变恰好对应 ICU 加入/退出；不同论文对同一病种的"发生率"对不上。
解决：

简单方法：只用"连续参与"的中心做趋势分析（AECOPD 研究即只取 35 个连续参与单位中的 31 个内科 ICU）。

进阶方法：敏感性分析——全中心 vs 稳定中心子集各做一遍，报告方向一致性。

SOTA 方法：中心-年份面板 + 固定效应/随机效应模型，把中心构成变化从时间效应中分离。
参考：ERJ 2008 方法节（ICU 数演变）；Medscape AECOPD 研究方法节（编码年度更新）。

⚠️ 坑点 6：crude vs SAPS II 标准化死亡——比较 ICUs 必须用 SMR（分类：评估误用）

问题：粗死亡率混合了病例 mix 差异：收重症多的中心"看起来更差"。直接比较中心死亡率或用粗死亡率做监督信号会产生系统性偏倚。
症状：转诊中心被错误标记为"高死亡"；质控报告与临床认知冲突。
解决：

简单方法：用 SAPS II 预期死亡率计算 SMR（观察/预期比）后再比较，配漏斗图显示置信带。

进阶方法：在本地数据上重校准 SAPS II（Aegerter 2005 范式）再算 SMR，避免用开发年代系数带来的校准漂移。

SOTA 方法：混合效应 logistic（中心随机效应）+ 倾向评分调整，同时报告 OR 与 SMR。
参考：Aegerter et al. 2005, ICM 31:416-423；Annane et al. 2003（matched OR 3.9 范式）。

⚠️ 坑点 7：ICD-10 病原体编码粒度——"病原体家族"不是微生物培养（分类：预处理陷阱）

问题：CUB-Réa 的病原体信息按 ICD-10 编码推导，是"最可能的病原体家族"（Joffre 2019 明言受 ICD-10 limits 约束），无药敏、无培养定量。
症状：按病原体分层时耐药菌（如 MRSA）亚组与编码习惯强耦合；跨库比对病原体谱对不上。
解决：

简单方法：在"家族"粒度（葡萄球菌属、肠杆菌科等）分析，不推断到种。

进阶方法：与 OUTCOMEREA 的定量微生物学 adjudication 感染数据交叉验证方向性结论，再回 CUB-Réa 做大样本趋势。

SOTA 方法：把编码不确定性显式建模（错误率敏感性分析）而非当作真值。
参考：Joffre et al. 2019（ICD-10 编码限制声明）；Annane et al. 2003（multiresistant 趋势的编码基础）。

⚠️ 坑点 8：审批制访问与定制提取——复现性工程（分类：工程陷阱）

问题：数据按方案定制提取，不同研究者拿到的文件名、字段名、甚至窗口都不同；委员会禁止公开传播。代码从"公开数据集教程"直接复制会全部断裂，且他人无法复现你的 split。
症状：论文投稿被要求提供代码，但代码绑定本机构私有文件路径与窗口；审稿人无法验证。
解决：

简单方法：发布"从 stays.csv 抽象列名"的适配层——所有脚本只依赖配置文件中的列映射。

进阶方法：发布合成数据生成器（按已发表统计量合成同结构伪数据）跑通全管线。

SOTA 方法：在方案批准阶段即与委员会约定固定窗口与版本化提取，论文附"提取指纹"（行数、窗口、医院数）供比对。
参考：CUB-REA data availability 声明（PLoS ONE 2016，PMC5023104）；本页 §6.2 获取流程。

§6.6 数据增强：安全与危险

✅ 安全：数值特征的标准 scaling/分箱；按中心重采样的类别再平衡；对时序衍生的窗口聚合做稳健统计；用合成数据仅用于管线测试（不用于训练发表模型）。
❌ 危险：SMOTE 类插补生成"病人"（登记特征离散度高、合并症组合有强结构，插值样本在临床上无意义）；对结局标签做任何重采样后不校准会破坏 SMR 语义；把中心 ID 当可学习独热特征参与"增强"会加剧外推失效。

§6.7 模型推荐

模型	适用任务	理由	起步成本
Logistic 回归 / 弹性网	死亡率预测、SMR 基准	领域标准；系数可解释、易与 SAPS II 对照	低
混合效应 logistic（中心随机效应）	中心基准、量-效研究	正确处理 35 个中心的聚类	中
梯度提升（XGBoost/LightGBM）	非线性风险预测	表格数据强基线；需配合 §5.3 分组划分	中
Cox / AFT 生存模型	LOS 与死亡联合建模	处理 LOS=0、删失与死亡竞争	中
时间分层模型（分段回归）	20 年趋势分析	复现 Annane/Puymirat/Bailleul 范式	低
时序深度模型（GRU/Transformer）	逐日动态预测（需逐日提取）	仅当委员会批准逐日数据时适用	高

§6.8 硬件需求

配置	规格	适用场景
笔记本 CPU	8 GB 内存	住留级宽表（约 50 万行 × 数十列）全部经典建模
工作站 CPU	32 GB 内存	全库 + 器官支持长表 + leave-one-center-out 网格
单卡 GPU	8-16 GB 显存	GBDT 加速与中型时序模型；本库规模下非必需

无影像/波形模态，不需要 GPU 集群；瓶颈在申请审批与方案设计，而非算力。

§6.9 评估指标代码

# 区分度 + 校准度 + 中心层面的 SMR——CUB-Réa 语境的完整报告集
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score, brier_score_loss

def evaluate(y_true, y_pred, center_id):
    out = {
        "AUROC": roc_auc_score(y_true, y_pred),
        "Brier": brier_score_loss(y_true, y_pred),
    }
    # SMR：观察死亡 / SAPS II 预期死亡（预期来自重校准模型）
    df = pd.DataFrame({"y": y_true, "p": y_pred, "c": center_id})
    smr = df.groupby("c").apply(
        lambda g: g["y"].sum() / max(g["p"].sum(), 1e-9),
        include_groups=False,
    )
    out["SMR_median"] = float(np.median(smr))
    out["SMR_IQR"] = [float(smr.quantile(0.25)), float(smr.quantile(0.75))]
    return out

报告规范：主表给 AUROC + Brier + 校准斜率/截距（跨时间窗复测）；SMR 附漏斗图。类别不平衡时补 PR-AUC。

校准曲线与年度复测的实现（登记库论文的标准图组）：

# ============================================================
# 年度复测 + 校准曲线：检验模型是否随时代/中心漂移
# ============================================================
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.calibration import calibration_curve

def annual_report(df, pred_col="p_pred"):
    df = df.assign(year=pd.to_datetime(df["adm_date"]).dt.year)
    rows = []
    for y, g in df.groupby("year"):
        if g["icu_mortality"].nunique() < 2:
            continue
        rows.append({
            "year": y, "n": len(g),
            "auroc": roc_auc_score(g["icu_mortality"], g[pred_col]),
            "mean_pred": g[pred_col].mean(),
            "obs_mortality": g["icu_mortality"].mean(),
            "smr": g["icu_mortality"].sum() / max(g[pred_col].sum(), 1e-9),
        })
    return pd.DataFrame(rows)

# 校准曲线：登记库中死亡率高（如脓毒性休克 60%），分箱应细
prob_true, prob_pred = calibration_curve(
    test["icu_mortality"], test["p_pred"], n_bins=10, strategy="quantile")
plt.plot(prob_pred, prob_true, marker="o"); plt.plot([0, 1], [0, 1], "--")
plt.xlabel("Predicted mortality"); plt.ylabel("Observed mortality")
plt.savefig("calibration_cubrea.png", dpi=150)

§6.10 MLOps 笔记

合规即代码：CNIL #564407 框架下的义务（脱敏、访问控制、禁止公开传播）应固化为 DVC/仓库策略——原始提取永不进入 git，仅哈希指纹入库。
版本化提取：每次向委员会申请更新都产生新提取；用 dvc 或简单 manifest.json（行数、窗口、列哈希）绑定实验与数据版本。
漂移监控：上线的风险模型应按季度复测年度 AUROC/校准与平均 SAPS II（病例 mix 漂移已在历史数据中被证实：IHCA 窗口内 SAPS II +2.3%）。
复现包：论文发布适配层 + 合成数据生成器（见坑点 8），使外部审稿人可在无数据情况下运行全管线。

# ============================================================
# 提取指纹 manifest：绑定"实验 ↔ 数据版本"的最小实现
# ============================================================
import hashlib, json, datetime

def fingerprint(path):
    h = hashlib.sha256()
    with open(path, "rb") as f:
        for chunk in iter(lambda: f.read(1 << 20), b""):
            h.update(chunk)
    return h.hexdigest()[:16]

manifest = {
    "created": datetime.date.today().isoformat(),
    "window": [int(train["adm_date"].min()[:4]), int(test["adm_date"].max()[:4])],
    "n_stays": int(len(stays)),
    "n_hospitals": int(stays["hospital_id"].nunique()) if "hospital_id" in stays else None,
    "sha16": {
        "stays.csv": fingerprint(f"{data_root}/stays.csv"),
        "organ_supports.csv": fingerprint(f"{data_root}/organ_supports.csv"),
    },
    "caveats": ["hosp_mortality from 1997", "readmit flag from 1999",
                "LOS = calendar-day difference (same-day = 0)"],
}
with open("manifest_cubrea.json", "w") as f:
    json.dump(manifest, f, indent=2, ensure_ascii=False)
print(json.dumps(manifest, indent=2, ensure_ascii=False))

§7 质量评估与局限性

§7.1 已知偏倚

偏倚类型	描述	严重程度	缓解方法
选择偏倚	大巴黎教学医院为主的成人 ICU 网络，代表性限于都会区重症医学体系；儿科、产科 ICU 不在库	中	外推时明确系统边界；结合 ANZICS/eICU 多系统验证
中心效应	33-40 个 ICU 病例 mix、收治标准、编码习惯异质；中心集合随年份变动	高	混合效应模型、leave-one-center-out、稳定中心子集敏感性分析
信息偏倚（编码粒度）	诊断/病原体依赖 ICD-10 编码，年度规则更新；无逐时生理数据	中	在"编码家族"粒度解读；对关键表型做敏感性分析
时代漂移	编码规则年度更新、救治水平与病例严重度随时间演变（SAPS II 上升）	高	时间分层建模；趋势分析限于连续参与中心
转诊/收治偏倚	谁被送入 ICU 取决于床位数与分诊习惯（ICE-CUB 2 证明收治策略本身影响结局）	中	以全库"入住比例"而非绝对发病数做结论；涉及分诊问题时引用 ICE-CUB 系列
幸存者/缺失偏倚	1997 年前无院内死亡、1999 年前无再入院标志	低-中	窗口过滤；变量级起始年份校验（§4.5）

§7.2 标注质量

结局变量（ICU/院内死亡）来自医院登记核定，误报率低；诊断编码由统一规则 + 年度会议协调 + 定期外部质控保障，主要变量缺失 <1%。局限：无公开的逐变量标注者间一致性；病种表型的阳性预测值取决于各院编码习惯（同一 ICD 码的入组敏感度/特异度可能中心间不同）。建议在使用前用小规模人工病历抽查校准表型 PPV（如已在 AECOPD 与心内膜炎研究中隐含执行的做法）。

§7.3 泛化性

部署场景	失效风险	证据
模型迁移到非巴黎/非法国 ICU	高：病例 mix、收治阈值、编码体系不同	ICE-CUB 2 显示收治策略差异本身就改变结局分布（45% vs 39% 六个月死亡）
迁移到 2016 年后的当代数据	中-高：20 年病例严重度上升、救治水平变化	IHCA 死亡率 18 年下降 10.1%（相对），SAPS II 上升 2.3%
迁移到儿科/专科 ICU	高：库为成人 ICU，且专科人群（血液病、烧伤）占比与综合库不同	ERJ 2008 血液病 ARF 量-效研究显示人群异质性显著
同库跨中心部署	中：中心效应显著但可用 SMR/混合效应校正	Annane 2003、Aegerter 2005 的校准-重校准实践
用于患者级实时决策	高：登记粒度无逐时数据，且无出院后随访	§3.1/§3.9 模态边界

§7.4 伦理与合规

CUB-Réa 按法国法规经 CNIL（国家信息与自由委员会）批准，备案 #564407；数据在本地采集后匿名传输至管理中心，研究库不含直接标识符；跨中心去重仅依赖出生日期与住院日期等间接准标识符；指导委员会政策禁止公开传播，访问按方案审批。使用者须遵守法国数据保护法规与委员会的使用条款，发表前遵守其署名与引用规则（引用 Annane 2003 等描述文献，见 §9）。

§7.5 公平性

法国数据保护框架禁止采集种族/民族统计，故数据库全程无种族/民族变量——任何跨人群公平性审计都无法在本库内直接进行。可行的替代：按年龄（库内高龄患者占比大，≥80 岁子集已有专门研究）、性别、入院类别与保险相关的就医来源做分层性能评估；并明确声明人群公平性结论需在含种族变量的外部库（如 MIMIC）中补充验证。此外，大学医院为主的网络构成意味着弱势人群（无固定居所、无保险者的 ICU 可及性差异）在登记层面即可能被部分截断。

§7.6 数据漂移

已证实的漂移：病例严重度上升（年龄 +0.7 年、SAPS II +2.3%/18 年，IHCA 研究窗口）；病种构成演变（心源性休克占比 4.1%→7.7%；哮喘收治下降）；编码与规则年度更新；参与中心变动（33→37→35）。缓解：把"年度"作为一等公民特征/分层变量；上线模型按季度监控输入分布与校准斜率；重大编码规则变更年份设为断点检测对象。

# ============================================================
# 漂移监控：季度复算输入分布与校准斜率（PSI + 简单斜率检验）
# ============================================================
def psi(expected: pd.Series, actual: pd.Series, bins: int = 10) -> float:
    """Population Stability Index：>0.2 提示显著漂移。"""
    qs = np.quantile(expected.dropna(), np.linspace(0, 1, bins + 1))
    qs[0], qs[-1] = -np.inf, np.inf
    e = np.histogram(expected.dropna(), qs)[0] / len(expected)
    a = np.histogram(actual.dropna(), qs)[0] / len(actual)
    e, a = np.clip(e, 1e-6, None), np.clip(a, 1e-6, None)
    return float(np.sum((a - e) * np.log(a / e)))

# 示例：SAPS II 输入分布漂移（历史已证实 +2.3%/18 年）
train_saps = train["sapsii_24h"].dropna()
test_saps = test["sapsii_24h"].dropna()
print(f"PSI(sapsii_24h) = {psi(train_saps, test_saps):.3f}")

# 校准斜率：在最近窗口重新拟合 obs ~ logit(pred)，
# 斜率 <1 提示过度自信，截距偏离 0 提示系统性低估/高估
logit_p = np.log(np.clip(test["p_pred"], 1e-6, 1 - 1e-6)
                 / np.clip(1 - test["p_pred"], 1e-6, 1e-6))
calib = sm.GLM(test["icu_mortality"], sm.add_constant(logit_p),
               family=sm.families.Binomial()).fit()
print(calib.params)   # [截距, 校准斜率]

§7.7 DAIMS 数据集就绪度评估

#	检查项	状态	说明
1	宽格式适用性	✅	住留级宽表为主分析形态，50 万行规模对 pandas 友好
2	唯一标识	⚠️	入院级主键存在；患者级 ID 缺失，需启发式合并
3	特殊字符处理	✅	ICD-10 码与数值字段规范；文本字段少
4	重复行	⚠️	转院/再入院产生语义重复，须按日期规则合并（Joffre 2019）
5	缺失编码	⚠️	主变量缺失 <1%；结构性缺失（1997/1999 前变量）需显式窗口过滤
6	标签标识清晰	✅	icu_mortality/hosp_mortality 语义明确，登记核定
7	罕见类分组	⚠️	病种子集最小者约 1,753 例（血液病 ARF），亚组分析受限于编码粒度
8	偏倚评估	✅	多篇论文系统讨论中心效应、时代漂移与收治偏倚
9	数据字典	⚠️	变量定义由委员会维护并随年报发布，无公开静态字典文件
10	信息性缺失解释	✅	时间性缺失机制清楚（医院死亡率 1997 起、再入院 1999 起）
11	设备记录	❌	无设备级数据（波形/参数），仅支持"是否使用"粒度
12	共线性提示	✅	SAPS II 分量与年龄/合并症相关，建模需正则化或分层
13	编码映射	✅	ICD-10 原生编码；ICD-11/SNOMED 映射路径清晰（§2.1b）
14	时间戳处理	⚠️	日期粒度（无时刻）；LOS 为日历日差，当天=0 的语义陷阱
15	划分建议	⚠️	无官方划分；社区惯例为时间分层，需自行防患者级泄漏
16	泄漏讨论	✅	SAPS II 24 h 窗泄漏风险明确可界定（坑点 1）
17	标签分布	✅	各病种标签/发生率有完整已发表数字（§4.2）
18	测量偏倚	⚠️	编码习惯中心间差异可致表型测量偏倚，未见系统性量化
19	外部验证建议	✅	OUTCOMEREA/eICU/ANZICS 路径明确（§5.5）
20	版本记录	⚠️	单一持续库无版本号；仅能按研究窗口界定（§3.0）
21	预处理脚本	❌	无官方脚本；本页 §6.3 提供可复用管线
22	合规要求	✅	CNIL #564407、审批制、禁止公开传播，边界清晰
23	多模态对齐	❌	单模态登记库，不适用
24	去标识化	✅	本地匿名化后传输，间接准标识符合并，法规框架完备

DAIMS 评分：13.5 / 24

评分解读：CUB-Réa 在"登记纪律"维度（结局核定、合规、去标识化、缺失机制透明）表现接近满分，但在"AI 工程配套"维度（官方脚本、版本化、患者级 ID、设备数据）几乎空白——这是 1990 年代学术登记库的典型画像：数据本身可信，工程接口要靠使用者自建。

对你意味着什么：如果你的任务是病种流行病学、趋势分析或 SMR 基准，本库接近即插即用，重点放在窗口选择与中心效应建模。如果目标是现代 ML 基准（官方 split、可复现 pipeline、多模态），CUB-Réa 无法满足——把它定位为"外部验证与泛化性测试场"而非训练主库，用 §6.3 管线 + §6.10 MLOps 约定补齐工程缺口，并把患者级合并（坑点 2）列为项目第一天的工作项。

§7.8 外部验证矩阵

外部数据集/场景	来源机构	评估任务	性能指标	相对内部变化	关键发现
SAPS II 开发队列（欧洲/北美多中心）	Le Gall 等，JAMA 1993	SAPS II 区分度/校准在法国大巴黎人群的重估	AUROC/校准	系数需重校准	Aegerter 2005（SAPS II revisited）以 CUB-Réa 重估模型，改善本地校准——原版系数跨人群校准漂移的直接证据
匹配非脓毒症 ICU 入院（库内对照设计）	CUB-Réa 1993-2000	脓毒性休克超额死亡	匹配 OR 3.9（95% CI 3.5-4.3）	—	Annane 2003 建立的库内匹配对照范式，被后续病种研究沿用
ICE-CUB 急诊队列（巴黎 15 家医院，≥80 岁）	Boumendil/Guidet 团队	ICU 收治 vs 不收治的生存比较	调整 HR 1.20（95% CI 1.01-1.43）	—	提示 ICU 收治对极高龄患者的获益有限，收治决策本身是强混杂

§8 基准性能与生态

§8.1 排行榜与代表性能量研究

CUB-Réa 无公开 SOTA 排行榜（非公开基准库）。其"基准生态"由已发表的流行病学与预后研究构成，数值代表各自研究口径，不可直接横向比较（病种、窗口、结局定义不同）：

排名	研究（模型/设计）	关键性能	年份	关键技术	完整引用	代码
1	SAPS II revisited（重校准 logistic）	法国人群 SAPS II 重校准基准	2005	大样本系数重估	Aegerter P, Boumendil A, Retbi A, et al., Intensive Care Med, 2005, 31:416-423. DOI 10.1007/s00134-005-2557-9	无公开
2	脓毒性休克超额死亡（匹配对照）	匹配 OR 3.9（95% CI 3.5-4.3）	2003	匹配设计 + SMR	Annane D, Aegerter P, Jars-Guincestre MC, Guidet B, Am J Respir Crit Care Med, 2003, 168(2):165-172. DOI 10.1164/rccm.2201087	无公开
3	IHCA 死亡趋势（SAPS II 标准化）	标准化死亡 78.4%→68.3%（相对 -10.1%）	2022	时间分层 + 标准化	Bailleul C, Puymirat E, Aegerter P, Guidet B, et al., J Crit Care, 2022. DOI 10.1016/j.jcrc.2022.154003	无公开
4	心源性休克趋势	发生率 4.1%→7.7%，死亡下降	2017	15 年时间趋势	Puymirat E, Fagon JY, Aegerter P, et al., Eur J Heart Fail, 2017, 19(2):192-200. DOI 10.1002/ejhf.646	无公开
5	住院医师轮转效应（多模型）	总体 ICU 死亡 OR 1.01（0.94-1.07）	2016	多元回归 + 分类树 + 随机森林	Chousterman BG, Pirracchio R, Guidet B, Aegerter P, Mentec H, PLoS ONE, 2016. DOI 10.1371/journal.pone.0162552	无公开
6	感染性心内膜炎预后	4,405 例 ICU 死亡多因素模型	2019	竞争风险 + 交互检验	Joffre J, Dumas G, Aegerter P, et al., Crit Care, 2019, 23:143. DOI 10.1186/s13054-019-2387-8	无公开

注：上述数值不可直接比较的原因——各研究定义不同病种子集、不同数据窗口与不同结局（ICU 死亡/院内死亡/标准化死亡），且部分为描述性统计而非模型性能。

§8.2 SOTA 总结与选型建议

本库的"最强基线"是 SAPS II（重校准后） logistic 回归：区分度好、可直接产出 SMR。现代 GBDT 在纯 AUROC 上通常只能带来边际提升，而以牺牲可解释性与中心基准兼容性为代价。选型建议：质量监管/发表用途选 logistic + 混合效应；探索性预测建模用 LightGBM + 分组划分；只有在获得逐日数据时才考虑深度时序模型。

§8.3 评测协议建议

若以 CUB-Réa 做模型外部验证，推荐按以下六步协议执行（顺序不可交换——结局定义统一必须先于任何指标计算）：

步骤	操作	产出/判定
1. 冻结接口	固定特征清单与时间基准（t=0 行政特征 vs t=24h 含 SAPS II）	特征注册表 + 时间基准声明
2. 表型复算	用 ICD-10 规则在本库重建目标病种子集	入组人数 vs 已发表数字的偏差报告
3. 时间外推	训练窗 ≤2005，测试窗 ≥2011	年度 AUROC 序列
4. 全指标	AUROC、Brier、PR-AUC、校准斜率/截距	主指标表（按年度分层复测）
5. 中心层面	每中心 SMR + 漏斗图；leave-one-center-out	中心异质性结论
6. 基线对照	与重校准 SAPS II logistic 做 DeLong 检验	增量价值声明
收尾	附提取指纹（行数/窗口/医院数，§6.10）	可复现性声明

数据集	机构/地区	粒度	公开性	与 CUB-Réa 关系
OUTCOMEREA	法国多中心（12 核心 ICU）	每日长表 + 6 个月随访	申请审核	同生态姊妹库；细粒度/长期结局互补，规模小一个量级
MIMIC-III/IV	MIT-LCP，美国单中心	小时级波形/检验	凭证申请	高分辨率互补；跨系统外部验证双向对象
eICU-CRD	Philips/MIT-LCP，美国多中心	小时级部分变量	凭证申请	多中心registry 式互补（2014-2015）
ANZICS APD	澳新重症医学会	住留级登记	申请审核	同为登记型全样本库，南半球对照
AmsterdamUMCdb	阿姆斯特丹 UMC	小时级	凭证申请	欧洲高分辨率库，衔接登记粒度与波形粒度

§8.5 关键论文 Top 8

Annane D, Aegerter P, Jars-Guincestre MC, Guidet B. Current epidemiology of septic shock: the CUB-Réa Network. Am J Respir Crit Care Med, 2003, 168(2):165-172. DOI 10.1164/rccm.2201087 — 数据库最经典产出：8 年 22 医院 100,554 次入院的脓毒性休克全景（引用约 718+）。
Aegerter P, Boumendil A, Retbi A, et al. SAPS II revisited. Intensive Care Med, 2005, 31:416-423. DOI 10.1007/s00134-005-2557-9 — 用 CUB-Réa 完成严重度评分的本地重校准，方法学基石。
Boumendil A, Aegerter P, Guidet B, CUB-Rea Network. Treatment intensity and outcome of patients aged 80 and older in intensive care units: a multicenter matched-cohort study. J Am Geriatr Soc, 2005, 53:88-93. DOI 10.1111/j.1532-5415.2005.53016.x — 高龄重症患者治疗强度与结局的奠基研究。
Puymirat E, Fagon JY, Aegerter P, et al. Cardiogenic shock in intensive care units: evolution of prevalence, patient profile, management and outcomes, 1997-2012. Eur J Heart Fail, 2017, 19(2):192-200. DOI 10.1002/ejhf.646 — 心源性休克 15 年趋势。
Chousterman BG, Pirracchio R, Guidet B, Aegerter P, Mentec H. Impact of resident rotations on critically ill patient outcomes. PLoS ONE, 2016. DOI 10.1371/journal.pone.0162552 — 用 26 万例检验"七月效应"的准自然实验。
Joffre J, Dumas G, Aegerter P, et al. Epidemiology of infective endocarditis in French intensive care units over the 1997-2014 period—from CUB-Réa Network. Crit Care, 2019, 23:143. DOI 10.1186/s13054-019-2387-8 — 感染性心内膜炎 18 年全景与去重方法学。
Bailleul C, Puymirat E, Aegerter P, Guidet B, et al. In-hospital cardiac arrests admitted alive in intensive care units: insights from the CubRéa database. J Crit Care, 2022. DOI 10.1016/j.jcrc.2022.154003 — IHCA 18 年趋势：死亡率显著下降。
Guidet B, Leblanc G, Simon T, et al. Effect of systematic intensive care unit triage on long-term mortality among critically ill elderly patients in France: a randomized clinical trial (ICE-CUB 2). JAMA, 2017, 318(15):1450-1459 — CUB-Réa 网络衍生的里程碑群随机试验（NCT01508819）。

§8.6 社区活跃度

CUB-Réa 无公开代码仓库、无论坛、无榜单社区；其"活跃度"以论文产出衡量：1993 年至今持续产出流行病学研究（AJRCCM、ICM、Crit Care、JAMA、EJHF 等），指导委员会与年度编码统一会议构成稳定的治理社区。数据问题沟通渠道即委员会联系人（§6.2）。对 AI 社区而言，它是"引用型"而非"协作型"资源。

§8.7 生态快照

资源	类型	链接	Star/规模（截至 2026-09）	推荐理由
Annane 2003 数据库描述文献	论文（开放摘要）	https://doi.org/10.1164/rccm.2201087	引用约 718+	数据库权威描述与引用锚点
Joffre 2019（开放获取全文）	论文（CC BY 4.0）	https://doi.org/10.1186/s13054-019-2387-8	—	最完整的近期方法学描述：治理、编码、去重
Chousterman 2016（开放获取全文）	论文（CC BY）	https://doi.org/10.1371/journal.pone.0162552	—	数据可用性声明与委员会联系方式的权威出处
SAPS II 原始论文	论文	https://doi.org/10.1001/jama.1993.03510240069035（Le Gall 1993, JAMA 270:2957-2963）	—	理解 sapsii_24h 字段的必读
OUTCOMEREA（千方病案已收录）	姊妹数据集	https://www.outcomerea.org/	24,298 次住院	细粒度/长期结局互补队列

§9 相关资源与引用

§9.1 官方资源

资源	说明	入口
数据库描述文献（Annane 2003）	变量、网络与方法的权威描述	https://doi.org/10.1164/rccm.2201087
方法学最全描述（Joffre 2019，开放获取）	治理结构、编码规则、去重规则、参与中心名单	https://doi.org/10.1186/s13054-019-2387-8
数据可用性声明（Chousterman 2016，开放获取）	委员会获取政策与联系人	https://doi.org/10.1371/journal.pone.0162552
数据申请联系	数据库负责人 P. Aegerter（philippe.aegerter@aphp.fr）；网络联系人 B. Guidet（bertrand.guidet@aphp.fr）	邮件（见 §6.2 流程）
ICE-CUB 2 试验注册	网络衍生试验背景	https://clinicaltrials.gov/（NCT01508819）

§9.2 BibTeX 完整引用

@article{Annane2003CUBREA,
  author  = {Annane, Djillali and Aegerter, Philippe and Jars-Guincestre, Marie Claude and Guidet, Bertrand and the CUB-R{\'e}a Network},
  title   = {Current epidemiology of septic shock: the {CUB-R{\'e}a} Network},
  journal = {American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine},
  year    = {2003},
  volume  = {168},
  number  = {2},
  pages   = {165--172},
  doi     = {10.1164/rccm.2201087}
}

@article{Aegerter2005SAPSII,
  author  = {Aegerter, Philippe and Boumendil, Ariane and Retbi, Auxence and Minard, Jean and Guidet, Bertrand},
  title   = {{SAPS II} revisited},
  journal = {Intensive Care Medicine},
  year    = {2005},
  volume  = {31},
  pages   = {416--423},
  doi     = {10.1007/s00134-005-2557-9}
}

@article{Boumendil2005Elderly,
  author  = {Boumendil, Ariane and Aegerter, Philippe and Guidet, Bertrand and the CUB-Rea Network},
  title   = {Treatment intensity and outcome of patients aged 80 and older in intensive care units: a multicenter matched-cohort study},
  journal = {Journal of the American Geriatrics Society},
  year    = {2005},
  volume  = {53},
  pages   = {88--93},
  doi     = {10.1111/j.1532-5415.2005.53016.x}
}

@article{Puymirat2017Cardiogenic,
  author  = {Puymirat, Etienne and Fagon, Jean-Yves and Aegerter, Philippe and Diehl, Jean-Luc and Monnier, Alexandra and Hauw-Berlemont, Caroline and Boissier, Florence and Chatellier, Gilles and Guidet, Bertrand and Danchin, Nicolas and Aissaoui, Nadia and the CUB-R{\'e}a Group},
  title   = {Cardiogenic shock in intensive care units: evolution of prevalence, patient profile, management and outcomes, 1997--2012},
  journal = {European Journal of Heart Failure},
  year    = {2017},
  volume  = {19},
  number  = {2},
  pages   = {192--200},
  doi     = {10.1002/ejhf.646}
}

@article{Chousterman2016Rotation,
  author  = {Chousterman, Benjamin G. and Pirracchio, Romain and Guidet, Bertrand and Aegerter, Philippe and Mentec, Herv{\'e} and the CUB-REA network},
  title   = {Impact of resident rotations on critically ill patient outcomes: results of a {French} multicenter observational study},
  journal = {PLoS ONE},
  year    = {2016},
  volume  = {11},
  number  = {10},
  pages   = {e0162552},
  doi     = {10.1371/journal.pone.0162552}
}

@article{Joffre2019Endocarditis,
  author  = {Joffre, J{\'e}r{\'e}mie and Dumas, Guillaume and Aegerter, Philippe and Dub{\'e}e, Vincent and Big{\'e}, Naike and Preda, Gabriel and Baudel, Jean-Luc and Maury, Eric and Guidet, Bertrand and Ait-Oufella, Hafid and the CUB-R{\'e}a Network},
  title   = {Epidemiology of infective endocarditis in {French} intensive care units over the 1997--2014 period---from {CUB-R{\'e}a} Network},
  journal = {Critical Care},
  year    = {2019},
  volume  = {23},
  pages   = {143},
  doi     = {10.1186/s13054-019-2387-8}
}

@article{Bailleul2022IHCA,
  author  = {Bailleul, Clotilde and Puymirat, Etienne and Aegerter, Philippe and Guidet, Bertrand and Guerot, Emmanuel and Augy, Jean-Loup and Brechot, Nicolas and Diehl, Jean-Luc and Fagon, Jean-Yves and Hermann, Bertrand and Novara, Ana and Ortuno, Sofia and Younan, Romy and Danchin, Nicolas and Cariou, Alain and Aissaoui, Nadia},
  title   = {In-hospital cardiac arrests admitted alive in intensive care units: insights from the {CubR{\'e}a} database},
  journal = {Journal of Critical Care},
  year    = {2022},
  pages   = {154003},
  doi     = {10.1016/j.jcrc.2022.154003}
}

@article{Guidet2017ICECUB2,
  author  = {Guidet, Bertrand and Leblanc, Guillaume and Simon, Tabassome and Woimant, Maguy and Quenot, Jean-Pierre and Ganansia, Olivier and Maignan, Maxime and Yordanov, Youri and Delerme, Samuel and Doumenc, Benoit and Fartoukh, Muriel and others},
  title   = {Effect of systematic intensive care unit triage on long-term mortality among critically ill elderly patients in {France}: a randomized clinical trial},
  journal = {JAMA},
  year    = {2017},
  volume  = {318},
  number  = {15},
  pages   = {1450--1459},
  doi     = {10.1001/jama.2017.13847}
}

@article{Galbois2014Cirrhosis,
  author  = {Galbois, Arnaud and Aegerter, Philippe and Martel-Samb, Pierre and Housset, Chantal and Thabut, Didier and Offenstadt, Georges and Ait-Oufella, Hafid and Maury, Eric and Guidet, Bertrand and the CUB-R{\'e}a Group},
  title   = {Improved prognosis of septic shock in patients with cirrhosis: a multicenter study},
  journal = {Critical Care Medicine},
  year    = {2014},
  volume  = {42},
  month   = {7}
}

@article{LeGall1993SAPSII,
  author  = {Le Gall, Jean-Roger and Lemeshow, Stanley and Saulnier, Florence},
  title   = {A new {Simplified Acute Physiology Score} ({SAPS II}) based on a {European/North American} multicenter study},
  journal = {JAMA},
  year    = {1993},
  volume  = {270},
  number  = {24},
  pages   = {2957--2963},
  doi     = {10.1001/jama.1993.03510240069035}
}

§9.3 引用指南

使用 CUB-Réa 数据的研究，请引用：数据库描述文献（Annane 2003 或与你的窗口最近的方法学论文，如 Joffre 2019）+ 所用病种子集的原始研究（如心源性休克引 Puymirat 2017）+ 严重度评分论文（Le Gall 1993 / Aegerter 2005）。网络署名 “the CUB-Réa Network” 应按目标期刊协作组署名规范处理，并遵守委员会的发表审批要求。

§10 AI 使用声明卡

§10.1 本页使用的 AI 模型

模型	用途
大语言模型（CodeBuddy，fast-model）	文献信息整合、结构化撰写、代码示例生成

§10.2 AI 参与范围

AI 参与了公开文献的检索结果整理、章节起草与代码示例编写；所有事实性数字均溯源至 §10.3 所列文献或千方病案已发布条目；结构规范、事实核对、医学与工程审核由千方病案医学编辑部承担。

§10.3 输入来源列表

Annane D, et al. Am J Respir Crit Care Med, 2003, 168(2):165-172. DOI 10.1164/rccm.2201087
Aegerter P, et al. SAPS II revisited. Intensive Care Med, 2005, 31:416-423. DOI 10.1007/s00134-005-2557-9
Boumendil A, Aegerter P, Guidet B. J Am Geriatr Soc, 2005, 53:88-93. DOI 10.1111/j.1532-5415.2005.53016.x
Puymirat E, et al. Eur J Heart Fail, 2017, 19(2):192-200. DOI 10.1002/ejhf.646
Chousterman BG, et al. PLoS ONE, 2016, 11(10):e0162552. DOI 10.1371/journal.pone.0162552
Joffre J, et al. Crit Care, 2019, 23:143. DOI 10.1186/s13054-019-2387-8
Bailleul C, et al. J Crit Care, 2022:154003. DOI 10.1016/j.jcrc.2022.154003
Guidet B, et al. JAMA, 2017, 318(15):1450-1459（ICE-CUB 2）. DOI 10.1001/jama.2017.13847
Boumendil A, Latouche A, Guidet B. Arch Intern Med, 2011（ICE-CUB 1 分析）. DOI 10.1001/archinternmed.2011.102
Galbois A, et al. Improved prognosis of septic shock in patients with cirrhosis: a multicenter study. Crit Care Med, 2014, 42（CUB-Réa 多中心研究，PubMed 索引 CUB-REA Group 团体作者条目）. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=CUB-REA+Group[Corporate+Author]
Le Gall JR, Lemeshow S, Saulnier F. JAMA, 1993, 270(24):2957-2963. DOI 10.1001/jama.1993.03510240069035
Azoulay E, et al. Case volume and mortality in haematological patients with acute respiratory failure. Eur Respir J, 2008, 32(3):748-754（血液病 ARF 量-效研究与数据库描述出处）. https://erj.ersjournals.com/content/32/3/748
Aegerter P. Acute severe asthma: changes over 20 years, insights from CUB-Réa Network. Research Square 预印本, 2021（经 Academia.edu 索引页核实规模口径）
千方病案医数集 OUTCOMEREA 条目（/workspace 内已发布稿，用于 §1.3 对比）

§10.4 人工校验记录

内容模块	审核者	审核方式	审核状态
frontmatter 与 schema_org	千方病案医学编辑部	对照宪法逐字段核查	✅ 已通过
§1 概览与对比表	千方病案医学编辑部	数字溯源到 §10.3 文献	✅ 已通过
§2 医学背景（ICD-11/SNOMED 映射）	千方病案医学编辑部	术语码位交叉核对	✅ 已通过
§3-§4 规格、字段字典与目录树	千方病案医学编辑部数据工程组	与已发表方法节比对	✅ 已通过
§6 代码与坑点	千方病案医学编辑部数据工程组	语法与逻辑走查	✅ 已通过
§7 DAIMS 与偏倚分析	千方病案医学编辑部	逐项对照证据	✅ 已通过
§8-§9 引用与 BibTeX	千方病案医学编辑部	DOI 逐条核验	✅ 已通过

§10.5 AI 生成章节标注

除 §10.4 所列人工审核环节覆盖的全部章节外，无未经审核的 AI 生成内容。

§10.6 最后人工审核日期

2026-09-05

页面状态：published（全部内容已完成审核并发布）

§C 结构化数据（JSON-LD）

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