Sepsis ist ein lebensbedrohlicher Zustand, der auftritt, wenn die Reaktion des Körpers auf eine Infektion Gewebeschäden, Organversagen oder den Tod verursacht. Tatsächlich kostet Sepsis US-Krankenhäuser mehr als jeder andere Gesundheitszustand, und ein Großteil dieser Kosten entfällt auf Sepsispatienten, die bei der Aufnahme nicht diagnostiziert wurden. Daher wäre eine frühzeitige Erkennung und Behandlung entscheidend für die Verbesserung der Ergebnisse. In dieser Sitzung werden wir einen tatsächlichen klinischen Datensatz untersuchen, der von zwei US-Krankenhäusern stammt und kürzlich auf Kaggle veröffentlicht wurde. Insbesondere werden wir eine Reihe von Prädiktoren untersuchen, die aus einer Kombination von Vitalfunktionen, demografischen Gruppen und klinischen Labordaten stammen. Wir werden JMP verwenden, um Probleme wie fehlende Werte, Ausreißer und eine stark unausgeglichene, kategoriale Ergebnisvariable zu behandeln. Darüber hinaus zeigen wir, wie Visualisierung, Interaktivität und Analysefluss zu einer kompakteren und integrierteren Analyse führen können – und zu einer kürzeren Entdeckungszeit.
Die bereitgestellten Tabellen enthalten dieselben Rohdaten in einer CSV-Datei und in einer JMP-Datentabelle. Hier sind einige Links, die zusätzliche Informationen bieten:
Intensivmedizin
Kaggle-Daten
PhysioNet
