医疗保险支出增长与急性心肌梗死患者死亡率之间的关联（1999-2014）
1999-2014年Medicare急性心肌梗死患者的支出与死亡率横断面分析数据集，研究支出增长与患者结局的关联。
基本信息
资源简介
医疗保险支出增长与急性心肌梗死患者死亡率之间的关联（1999-2014）
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 32 个文件、合计 206.47 KB，主题涵盖 Acute Coronary Syndromes、Cardiology、Emergency Medicine、Percutaneous Coronary Intervention、Ischemic Heart Disease，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《Association Between Medicare Expenditure Growth and Mortality Rates in Patients With Acute Myocardial Infarction A Comparison From 1999 Through 2014》。源站首次发布：2018-01-22。
【数据内容】
源站原始描述：Question: What is the association between growth in Medicare expenditures and decreased mortality between January 1, 1999, and June 30, 2014? Findings: In this cross-sectional analysis study of Medicare beneficiaries with acute myocardial infarction, reductions in mortality varied by hospital and were associated with diffusion of cost-effective care, such as early percutaneous coronary interventions, rather than overall spending. Meaning: Increased adoption of cost-effective care at the hospital…
【数据结构与技术规格】
文件数 32 个，合计 206.47 KB。数据集 DOI：doi:10.21989/D9/H3PU4N。
【主题与分类】
主题标签：Acute Coronary Syndromes、Cardiology、Emergency Medicine、Percutaneous Coronary Intervention、Ischemic Heart Disease、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/H3PU4N
下载信息
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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/H3PU4N
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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