Uma estudo Python de dados de saúde MIMIC-IV (DREAMT) para deslindar insights sobre fatores que afetam os distúrbios do sono.
Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! om on oo op oq or os ot ou ov ow ox oy oz gw bk">Neste cláusula, analisarei as informações dos participantes do conjunto de dados DREAMED para deslindar Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! entre distúrbios do sono, porquê apnéia do sono, ronco, dificuldade para respirar, dores de cabeça, Síndrome das Pernas Inquietas (SPI), ronco e características dos participantes porquê idade, sexo, Índice de Volume Corporal (IMC), Índice de Excitação, Saturação Média de Oxigênio (Média_SaO2), histórico médico, índice de apneia-hipopneia obstrutiva (IAHA) e índice de apneia-hipopneia (IAH).
Os participantes cá são aqueles que participaram do estudo DREAMED.
O resultado será um relatório abrangente de estudo de dados com visualizações, insights e conclusões.
Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! on py op oq or pz ot ou ov qa ox oy oz gw bk">Usarei um notebook Jupyter com bibliotecas Python porquê Pandas, Numpy, Matplotlib e Seaborn.
Os dados usados para esta estudo vêm de DREAMT: Conjunto de dados para estimativa do estágio de sono em tempo real usando tecnologia vestível multisensor 1.0.1. DREAMED faz secção dos conjuntos de dados MIMIC-IV hospedados pela PhysioNet.
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Crédito: Natividade Original
