数据集概述
本数据集源自东京大学医院ICU的前瞻性观察研究，旨在分析临床相关警报比例与患者临床严重程度（SOFA评分）的关系，以及不同监测设备的警报特征。研究覆盖2012年1-2月18例患者的2697小时监测数据，含11591条标注警报，核心发现为临床相关警报占比随患者病情改善而降低，技术评估可减少21.4%的无关警报。
文件详解
- README_for_BMJOpen.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：研究说明文档，包含研究目的、设计、方法、结果及结论的详细描述，涵盖患者纳入标准、警报采集与标注流程、设备类型分布及警报相关性分析等核心信息。
- BMJOpen.dta
- 文件格式：DTA
- 字段映射介绍：研究原始数据文件，包含18例ICU患者的监测数据，涉及警报类型、设备来源、临床相关性标注、SOFA评分等字段，可用于分析警报分布特征与患者严重程度的关联。
数据来源
论文“The proportion of clinically relevant alarms decreases as patient clinical severity decreases in intensive care units: a pilot study”
适用场景
- ICU警报系统优化研究: 分析不同监测设备的警报频率与临床相关性，为警报阈值调整提供数据支持。
- 患者严重程度与警报关联分析: 探究SOFA评分与临床相关警报比例的正相关关系，辅助病情动态评估。
- 医疗设备警报有效性评估: 对比有创动脉压、血氧饱和度、心电图等设备的警报特征，优化设备监测策略。
- 临床无关警报减少方案验证: 验证技术相关性评估对降低无关警报的效果，支持ICU警报管理流程改进。
