hosp/：住院侧数据
包括骨架表、检验、诊断、处方等 hospital provenance 数据。
Step 1
先建立入口感：只有两大模块，但大表真的很大
MIMIC-IV 在物理上首先是两个目录：hosp/ 和 icu/。
真实交付是压缩 CSV，而不是已经帮你建好的数据库。
icu/：ICU 侧数据
包括 ICU stay、床旁 chart、输入输出、procedure 等 ICU provenance 数据。
静态病人信息，最适合作为入口。
住院级骨架，帮助你看见一次次 hospital encounter。
ICU stay 粒度，比 admission 更细。
事件表，不能靠“直接打开文件”来理解全貌。
高频 ICU 记录，建议数据库/筛选子集查看。
注意：这里展示的 MB / GB 是文件大小，不是行数。它们的作用是帮助你建立规模感，而不是给出 row count。
Step 2
先看 3 张骨架表，把 3 层 ID 讲清楚
如果只记住一件事，就记住这三个层级：subject_id →
hadm_id → stay_id。
病人级subject_id
住院级hadm_id
ICU 级stay_id
Step 3
用一个真实患者把全链路串起来
网站主线只围绕一个真实样例展开：subject_id=10000032。
这样新手能先理解“一个病人如何穿过多张表”，而不是在几十张表里迷路。
主线患者卡
叙事顺序
- patients先认识病人本身
- admissions看到同一个病人可有多次住院
- icustays只在某次住院内进入 ICU
- labevents实验室事件是长表，一行一条结果
- chartevents床旁 chart 更高频、更像时间序列
主线护栏：
labevents 的演示样例优先固定到 hadm_id=29079034。
同一 subject_id 下如果出现空 hadm_id 的 lab 行，不能直接并入这次住院 / ICU 时间线。
Step 4
两类事件表：都很大，但粒度和来源不同
不要一次性看完整张大表。这里每次只展示少量真实样例行，帮助你先看懂“行的形状”。
labevents：住院检验事件
一行代表某次检验结果。主线样例显式过滤到 hadm_id=29079034。
chartevents：ICU 床旁 chart
更高频，天然更像 ICU 内部的时间序列记录。
共同点
- 都属于“长表”，一行一条事件。
- 都比骨架表更有“真实临床数据”的味道。
- 都不适合一开始就全表浏览。
差异
labevents更偏检验结果，通常与住院上下文关联。chartevents更偏 ICU 床旁记录，频率更高。- 教学主线里，chart 更适合展示 ICU stay 内部事件流。
Step 5
主线只保留 3 个 join，不让新手被 SQL 吓跑
第一轮 demo 只讲“为什么要这样连”，而不是讲复杂 SQL 技巧。
admissions.hadm_id = labevents.hadm_id 可以帮助你把 lab 挂回某次住院，
但它不应该抢走主线解释权。
Step 6
如果你想从“看懂结构”过渡到“自己查数据”，DuckDB 是最轻量的下一步
这一节不是完整数据库工程，而是一个最小 DuckDB / SQL 练习台：
先把本地 .csv.gz 文件映射成只读视图，再围绕主线患者跑几条最关键的查询。
为什么这里推荐 DuckDB
- 不需要先搭一整套数据库服务，适合做本地 exploration。
- 可以直接从 CSV 文件起步，适合 MIMIC-IV 这种“先看结构、后建分析流”的场景。
- 很适合把页面里的“骨架表 / 单患者 / 事件表 / 字典映射”变成可执行 SQL。
本地运行方式
项目里已经放了一份 duckdb-demo.sql，
你可以把它当成最小查询脚本使用。
duckdb mimic_demo.duckdb -f duckdb-demo.sqlStep 7
Caveat、官方 grounding 与可复现验证
这部分不是“补充说明”，而是防止误解的安全护栏：版本边界、单患者时间线的局限、以及如何用命令复现页面中的关键结论。
Caveat / 记忆卡片
- 本地数据是 MIMIC-IV v3.1，部分表和 itemid 在版本迭代中发生过修正。
- 单患者时间线只用于帮助理解个体内部顺序，不适合直接做跨患者比较。
itemid需要字典表解释；这里只放最小语义锚点，不把全部字典表塞进主线。- 事件表体量很大，正式分析更适合放进 SQLite / DuckDB / BigQuery 等关系型查询环境。
Official grounding
- full database：按
hosp/icu模块组织，并以 CSV 导出。 - 官方 demo：100 个患者，但结构与正式库保持同构，适合作为教学子集。
- patient-level tables 在官方 demo 中按
subject_id过滤，d_字典表保持完整。 - 本页面中的字段解释、截图、查询结果一律以本地 v3.1 文件为准。
可复现验证命令
这些命令与页面里的核心结论一一对应，可直接在当前目录执行。