房颤患者糖尿病前期与缺血性卒中复发风险：倾向性匹配队列研究基础数据
该数据集为一项倾向评分匹配回顾性队列研究的聚合级基线特征与结局数据，研究prediabetes与atrial fibrillation患者复发性ischemic stroke风险的关联
基本信息
资源简介
房颤患者糖尿病前期与缺血性卒中复发风险：倾向性匹配队列研究基础数据
Underlying data for: Prediabetes and Risk of Recurrent Ischemic Stroke in Atrial Fibrillation: A Propensity-Matched Cohort Study
该数据集为一项倾向评分匹配回顾性队列研究的聚合级基线特征与结局数据，研究prediabetes与atrial fibrillation患者复发性ischemic stroke风险的关联。数据经TriNetX US Collaborative Network获取，该联邦研究平台覆盖64家医疗机构、超过1亿患者的去标识化电子健康记录。因平台治理与HIPAA合规要求，无法提取或共享患者级数据。数据集包含倾向评分匹配后的基线人口学、合并症与用药信息，以及主要和次要结局结果，包括风险比、置信区间与p值。可用于复现或参考该队列研究的统计结果（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-04-15。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含一项倾向评分匹配回顾性队列研究的聚合级基线特征与结局数据，该研究探讨prediabetes与atrial fibrillation患者复发性ischemic stroke风险之间的关联。数据通过TriNetX US Collaborative Network获取，这是一个联邦研究平台，可访问来自64家医疗机构的超过1亿患者的去标识化电子健康记录。由于TriNetX平台治理与HIPAA合规要求，无法提取或共享患者级数据。该数据集包括表1（倾向评分匹配后的基线人口学、合并症和用药）和表2（主要和次要结局结果，包括风险比、置信区间和p值）。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.60 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.32024610.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。主题标签：prediabetes、atrial fibrillation、ischemic stroke、propensity score matching、TriNetX、recurrent stroke。本站分类：循环系统疾病/其他。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Underlying_data_for_Prediabetes_and_Risk_of_Recurrent_Ischemic_Stroke_in_Atrial_Fibrillation_A_Propensity-Matched_Cohort_Study/32024610
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Kachhadia, Meet Popatbhai; Puri, Piyush; Patel, Krina; Topiwala, Usmaan; Shaikh, Juber; Yadav, Himanshi; et al. (2026). Underlying data for: Prediabetes and Risk of Recurrent Ischemic Stroke in Atrial Fibrillation: A Propensity-Matched Cohort Study. figshare. Dataset
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32024610
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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 1.6 KB。
数据说明
该数据集包含一项倾向评分匹配的回顾性队列研究的汇总层面基线特征和结局数据，该研究探讨了糖尿病前期与心房颤动患者复发性缺血性卒中风险之间的关联。数据通过TriNetX US Collaborative Network获取，这是一个联邦式研究平台，可访问来自64家医疗机构、超过1亿患者的去标识化电子健康记录。由于TriNetX平台治理和HIPAA合规要求，无法提取或共享患者层面数据。该数据集包括表1（倾向评分匹配后的基线人口统计学、合并症和用药情况）和表2（主要和次要结局结果，包括风险比、置信区间和p值）。
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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