1998至2017年西班牙冠状动脉旁路移植术与经皮冠状动脉介入治疗全国趋势回顾性队列分析
该数据集来自西班牙国家卫生部最低基础数据集,为回顾性队列研究,覆盖1998至2017年西班牙国家卫生系统中接受单纯CABG或PCI的603,976例患者,排除入院时急性心肌梗死患者,研究期分为四个5年区间

基本信息
资源简介
1998至2017年西班牙冠状动脉旁路移植术与经皮冠状动脉介入治疗全国趋势回顾性队列分析
Retrospective cohort analysis of Spanish national trends of coronary artery bypass grafting and percutaneous coronary intervention from 1998 to 2017
该数据集来自西班牙国家卫生部最低基础数据集,为回顾性队列研究,覆盖1998至2017年西班牙国家卫生系统中接受单纯CABG或PCI的603,976例患者,排除入院时急性心肌梗死患者,研究期分为四个5年区间。数据可用于分析全国范围内两种血运重建手术的数量变化与趋势,以及住院结局,为心血管疾病治疗模式与卫生政策研究提供依据(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2021。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:西班牙是血运重建率最低、经皮冠状动脉介入治疗(PCI)与冠状动脉旁路移植术(CABG)比率最高的国家之一。目的:调查1998年至2017年间我国两种血运重建手术的变化与趋势。设计:回顾性队列研究。住院结局分析。地点:西班牙国家卫生部最低基础数据集:强制数据库,收集在西班牙公共国家卫生系统中就诊患者的信息。参与者:在西班牙国家卫生系统中接受单纯CABG或PCI的603,976例患者。研究期分为四个5年区间。排除入院时急性心肌梗死患者。主要与次要结局:我们调查了全国手术量,
【主题与分类】
主题标签:Public health、Cardiac surgery。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.gqnk98smk
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据集大小约 212.7 MB。
数据说明
引言:西班牙是血运重建率最低、经皮冠状动脉介入治疗(PCI)与冠状动脉旁路移植术(CABG)比率最高的国家之一。目的:探讨1998年至2017年间我国两种血运重建手术的变化与趋势。设计:回顾性队列研究。院内结局分析。环境:西班牙国家卫生部最小基本数据集:强制收集西班牙公共国家卫生系统就诊患者信息的数据库。参与者:在西班牙国家卫生系统接受单纯CABG或PCI的603,976例患者。研究期间分为四个5年区间。排除入院时伴有急性心肌梗死的患者。主要和次要结局:我们调查了全国手术量、患者风险特征的变化以及两种技术的院内死亡率。结果:我们观察到任何类型心肌血运重建率/百万居民-年增加了2.2倍:从357(1998年)增至776(2017年)。93,682例(15.5%)接受了冠状动脉手术。
PCI与CABG之比从2.2(1998-2002年)上升至8.1(2013-2017年)。Charlson指数在CABG中增加了0.8,在PCI中增加了1。PCI的每医院年手术量中位数从136例增至232例,而CABG的手术量从137例降至74例。在这二十年中,我们检测到CABG院内死亡率显著降低(6.5%对2.6%,p<0.001),PCI院内死亡率略有上升(1.2%对1.5%,p<0.001)。风险调整后死亡率在CABG(1.51对0.48,p<0.001)和PCI(1.42对1.05,p<0.001)中均有所降低。结论:我们检测到西班牙血运重建手术量(尤其是PCI)显著增加。风险调整后院内死亡率显著降低。
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
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