全球慢性肾脏病患病率系统综述与Meta分析数据
该数据集来自 Dryad，对应一项关于全球慢性肾脏病（CKD）患病率的系统综述与Meta分析。研究通过检索8个数据库，纳入100项观察性研究、共6,908,440名患者，采用随机效应模型合并数据，评估CKD在全球及各分期、地理区域、性别和年龄的患病率
基本信息
资源简介
全球慢性肾脏病患病率系统综述与Meta分析数据
Data from: Global prevalence of chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis
该数据集来自 Dryad，对应一项关于全球慢性肾脏病（CKD）患病率的系统综述与Meta分析。研究通过检索8个数据库，纳入100项观察性研究、共6,908,440名患者，采用随机效应模型合并数据，评估CKD在全球及各分期、地理区域、性别和年龄的患病率。数据可用于了解CKD的全球疾病负担、患病率分布及其与心血管疾病风险的关系，为流行病学研究和公共卫生决策提供依据（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2017。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：慢性肾脏病（CKD）是一项全球健康负担，给卫生系统带来高昂经济成本，并且是心血管疾病（CVD）的独立危险因素。CKD的所有分期都与心血管疾病发病、过早死亡和/或生活质量下降的风险增加相关。CKD通常在晚期之前无症状，且缺乏准确的患病率数据。因此，我们试图确定CKD在全球、按分期、地理位置、性别和年龄的患病率。通过在8个数据库中进行文献检索，对估计一般人群CKD患病率的观察性研究进行了系统综述和Meta分析。我们使用随机效应模型评估合并数据。在5,842篇潜在文章中，纳入了100项质量各异的研究，共包含6,908,440名患者。5个分期的全球平均（95%CI）CKD患病率为13.4%（11.7–15.1%），一个
【主题与分类】
主题标签：Chronic kidney disease、CKD、2000 to 2014。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.3s7rd
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.3s7rd
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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:
数据集大小约 109.5 KB。
数据说明
慢性肾脏病(CKD)是全球性的健康负担，给医疗系统带来高昂的经济成本，并且是心血管疾病(CVD)的独立危险因素。CKD的所有阶段均与心血管疾病发病风险增加、过早死亡和/或生活质量下降相关。CKD通常在晚期之前无症状，且缺乏准确的患病率数据。因此，我们试图确定全球CKD的患病率，按分期、地理位置、性别和年龄进行分层。通过检索8个数据库，对估计一般人群CKD患病率的观察性研究进行了系统综述和荟萃分析。我们采用随机效应模型评估汇总数据。在5,842篇潜在文献中，纳入了100项质量各异的研究，共涵盖6,908,440例患者。全球5个阶段CKD患病率均值(95%CI)为13.4%(11.7–15.1%)，3–5期患病率为10.6%(9.2–12.2%)。按研究质量加权并未影响患病率估计。
按分期划分的CKD患病率：1期（eGFR>90+ACR>30）：3.5%（2.8–4.2%）；2期（eGFR 60–89+ACR>30）：3.9%（2.7–5.3%）；3期（eGFR 30–59）：7.6%（6.4–8.9%）；4期（eGFR 29–15）：0.4%（0.3–0.5%）；5期（eGFR<15）：0.1%（0.1–0.1%）。CKD在全球范围内患病率较高，估计全球CKD患病率持续在11%至13%之间，其中大多数为3期。未来的研究应评估可大规模实施的干预策略，以延缓CKD进展并改善CVD结局。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
