腹主动脉瘤腔内修复术后长期再干预的复制数据
包含12,911名腹主动脉瘤腔内修复术患者数据的长期再干预率及风险因素分析数据集。
基本信息
资源简介
腹主动脉瘤腔内修复术后长期再干预的复制数据
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 2 个文件、合计 47.90 KB，主题涵盖 health services research、long-term outcomes、Medicare claims、predictors of reintervention、reintervention，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Replication Data for: Long-term Reintervention After Endovascular Abdominal Aortic Aneurysm Repair》。源站首次发布：2019-08-23。
【数据内容】
源站原始描述：Objective: To describe the long-term reintervention rate after endovascular abdominal aortic aneurysm repair (EVR), and identify factors predicting reintervention. Summary of Background Data: EVR is the most common method of aneurysm repair in America, and reintervention after EVR is common. Clinical factors predicting reintervention have not been described in large datasets with long-term follow-up. Methods: We studied patients who underwent EVR using the Vascular Quality Initiative registry li…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 47.90 KB。数据集 DOI：doi:10.21989/D9/BRNOHI。
【主题与分类】
主题标签：health services research、long-term outcomes、Medicare claims、predictors of reintervention、reintervention、Medicine, Health and Life Sciences。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.dartmouth.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.21989/D9/BRNOHI
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://dataverse.dartmouth.edu/citation?persistentId=doi:10.21989/D9/BRNOHI
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
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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