Uma estudo Python de dados de saúde MIMIC-IV (DREAMT) para deslindar insights sobre fatores que afetam os distúrbios do sono.
Neste cláusula, analisarei as informações dos participantes do conjunto de dados DREAMED para deslindar relações 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! ia px ol om 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: Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! 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