基于临床与药物治疗数据的资源有限三级医疗环境中老年慢性病患者表型分析数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.21406405

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 38.5 KB。

数据说明

研究概述 本数据集包含经过预处理的分类临床、社会人口学和药物治疗特征，用于对患有慢性疾病的老年人进行k-modes聚类和表型分析。数据于2025年1月至2025年2月期间在尼泊尔中部一家拥有500张床位的三级政府医院门诊部收集。研究详情 样本量：360名参与者（年龄65岁及以上，诊断为至少一种慢性疾病，接受治疗至少3个月）。方法：采用非概率目的抽样框架的横断面设计。连续临床和药物治疗指标使用临床领域阈值或中位数分割进行分类，以消除统计噪声并为k-modes聚类指标准备数据。伦理批准：经Shree College of Technology机构审查委员会（SCoT-IRC）批准（编号：SCoT-IRC-20250108-01）。数据字典与特征编码 数据集包含19列：CODE：唯一患者识别号（1至360）。Gender：男性/女性。Education：文盲/小学/高等。Marital_Status：已婚/丧偶/单身。

居住情况：儿子/儿媳 / 配偶 / 独居 / 其他。就业状况：失业 / 退休 / 在职。津贴：政府 / 无（老年社会保障福利资格状态）。月收入：10,000尼泊尔卢比及以下 / 超过10,000尼泊尔卢比。患者报告疾病：主要影响性慢性病（HTN：高血压，DM：糖尿病，COPD：慢性阻塞性肺疾病，其他）。住院情况：自我报告的年度化频率（少于一次 / 一次或以上）。年龄类别：年轻老人（小于75岁） / 高龄老人（75岁及以上）。多病共存：存在2种或以上慢性病（是 / 否）。多重用药：同时使用5种或以上药物（是 / 否）。遭遇PIM：根据2023年AGS Beers标准，暴露于至少一种潜在不适当用药（是 / 否）。

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。