La septicémie est une maladie potentiellement mortelle qui survient lorsque la réponse de l'organisme à une infection provoque des lésions tissulaires, une défaillance d'organe ou la mort. En fait, la septicémie coûte plus cher aux hôpitaux américains que tout autre problème de santé, et la majorité de ces coûts concerne les patients atteints de septicémie qui n'ont pas été diagnostiqués à l'admission. Ainsi, la détection et le traitement précoces seraient essentiels pour améliorer les résultats. Dans cette session, nous examinerons un ensemble de données cliniques réelles, obtenues auprès de deux hôpitaux américains et récemment publiées sur Kaggle. En particulier, nous examinerons un certain nombre de prédicteurs, tirés d'une combinaison de signes vitaux, de groupes démographiques et de données de laboratoire clinique. Nous utiliserons JMP pour traiter des problèmes tels que les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et une variable de résultat catégorique très déséquilibrée. De plus, nous montrerons comment la visualisation, l'interactivité et le flux analytique peuvent conduire à une analyse plus compacte et intégrée - et à un temps de découverte plus court.
Les tableaux fournis sont des mêmes données brutes dans un fichier csv et dans un tableau de données JMP. Voici quelques liens qui fournissent des informations supplémentaires :
Médecine de soins intensifs
Données Kaggle
PhysioNet
