MIMIC-IV 实验室事件子集 - 用于数据归一化分析的预处理

资源简介

MIMIC-IV 实验室事件子集 - 用于数据归一化分析的预处理

【一句话概览】

本数据集是 Zenodo 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 1.73 KB，可用于统计建模、特征工程与队列分析，cc-by-4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《MIMIC-IV Lab Events Subset - Preprocessed for Data Normalization Analysis.xlsx》。源站首次发布：2025-10-05。

【数据内容】

源站原始描述：This updated version includes a Python script ( glucose_analysis.py ) that performs statistical evaluation of the glucose normalization process described in the associated thesis. The script supports key analyses, including normality assessment (Shapiro–Wilk test), variance homogeneity (Levene’s test), mean comparison (ANOVA), effect size estimation (Cohen’s d), and calculation of confidence intervals for the mean difference. These results validate the impact of Min-Max normali…

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：此更新版本包含一个 Python 脚本（glucose_analysis.py），该脚本对相关论文中描述的葡萄糖归一化过程进行统计评估。该脚本支持关键分析，包括正态性评估（Shapiro–Wilk 检验）、方差齐性（Levene 检验）、均值比较（ANOVA）、效应量估计（Cohen’s d），以及均值差的置信区间计算。这些结果验证了 Min-Max 归一化对临床数据结构以及在 CDSS 工作流程中可用性的影响。该脚本设计为可复现，并补充了本仓库中已包含的处理后数据集。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 1.73 KB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.17272946。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面：https://zenodo.org/records/17272946

使用许可：cc-by-4.0。