提高完整腹主动脉瘤修复的生存获益

该数据集包含腹主动脉瘤筛查人群的主动脉直径分布表格数据、不同年龄与主动脉直径组合下的中位预期寿命变化表格数据,以及通过R代码生成的大规模主动脉直径模拟数据,主要数据模态为临床表格与数值型数据,用于研究腹主动脉瘤的流行病学特征、修复手术的最佳时机阈值,以及评估不同人群的生存获益,为临床决策和公共卫生政策制定提供依据。

Mendeley Data
2024-01-31 更新
浏览 47
医学研究腹主动脉瘤
Increasing the survival benefit from repair of intact abdominal aortic aneurysm

基本信息

大小
0.2 GB
创建/更新时间
2024-01-31
版本
v4

资源简介

提高完整腹主动脉瘤修复的生存获益

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Increasing the survival benefit from repair of intact abdominal aortic aneurysm》。源站首次发布:2018-08-14。

【数据内容】

源站原始描述:AAA.csv is the distribution of aortic sizes in a screened population of 700,000 65 year-old men. It is two columns of numbers: 1 aortic diameter (mm); 2 number of men. MSD, MSD1993 and MSD2017 are the changes in median life expectancy for combinations of age from 40 to 90 years old (rows 1-51) and aortic diameters from 1-160 mm . These are for: the generated longitudinal cohort born 1945 to age 90 years in 2035 (MSD); a population in 1993 (MSD1993); a population in 2018 (MSD2017). AAAsizes is a…

【数据结构与技术规格】

文件数 52 个,合计 211.85 MB。数据集 DOI:10.17632/7w9n5wxs4d.4。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/7w9n5wxs4d

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/7w9n5wxs4d

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集聚焦于腹主动脉瘤(AAA)的流行病学与临床决策研究,主要包含三部分数据:AAA.csv记录了70万名65岁男性筛查人群的主动脉直径(毫米)分布,包含主动脉直径与对应人数两列;MSD、MSD1993和MSD2017文件提供了从40岁到90岁(行1-51)与主动脉直径从1毫米到160毫米(列)组合下的中位预期寿命变化数据,分别对应1945年出生队列至2035年的模拟纵向队列、1993年人口和2018年人口;AAAsizes是一个R数据文件(.rds格式),包含通过R代码生成的约2700万条总人群主动脉直径数据。数据来源于模拟生成与历史筛查,旨在支持腹主动脉瘤修复阈值、手术时机评估及公共卫生政策制定等研究方向。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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