附录S1——常规收集的NHS行政记录是否适用于临床试验终点识别?来自西苏格兰冠心病预防研究的证据

提供西苏格兰冠心病预防研究中各事件类型的ICD-9编码分组文档,用于临床试验终点识别。

NIAID Data Ecosystem
浏览 14
文本nhsrecordsendpointscotlandcoronary
Appendix S1 - Are Routinely Collected NHS Administrative Records Suitable for Endpoint Identification in Clinical Trials? Evidence from the West of Scotland Coronary Prevention Study

基本信息

模态
文本
大小
0.000011953 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-07
版本
v1

资源简介

附录S1——常规收集的NHS行政记录是否适用于临床试验终点识别?来自西苏格兰冠心病预防研究的证据

【一句话概览】

本资源为附录S1,标题探讨常规收集的NHS行政记录是否适合用于临床试验终点识别,证据来自West of Scotland Coronary Prevention Study。原始描述显示其内容为各事件类型的ICD 9编码分组。文件共1个,合计12 KB,标签包括nhs、records、endpoint、scotland、coronary,分类为Biological Sciences,许可为CC BY 4.0(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Appendix S1 - Are Routinely Collected NHS Administrative Records Suitable for Endpoint Identification in Clinical Trials? Evidence from the West of Scotland Coronary Prevention Study》。配套论文《Are Routinely Collected NHS Administrative Records Suitable for Endpoint Identification in Clinical Trials? Evidence from the West of Scotland Coronary Prevention Study》发表于 PLoS ONE(2013),DOI:10.1371/journal.pone.0075379。源站首次发布:2013-09-13。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 11.95 KB。Appendix_S1.docx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document,11.95 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0075379.s001。

【主题与分类】

源站学科分类:Biological Sciences。主题标签:nhs、records、endpoint、scotland、coronary。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理,如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Are_Routinely_Collected_NHS_Administrative_Records_Suitable_for_Endpoint_Identification_in_Clinical_Trials_Evidence_from_the_West_of_Scotland_Coronary_Prevention_Study_/798933

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:J. E. Barry, Sarah; Dinnett, Eleanor; Kean, Sharon; Gaw, Allan; Ford, Ian (2015). Appendix S1 - Are Routinely Collected NHS Administrative Records Suitable for Endpoint Identification in Clinical Trials? Evidence from the West of Scotland Coronary Prevention Study. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-05-31,引用时请注意版本时效。

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Appendix_S1.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/1203848"

文件清单

  • Appendix_S1.docx(11.95 KB)

文件总体积 11.95 KB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

ICD 9 code groupings for each event type.
(DOCX)

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0075379.s001(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Are_Routinely_Collected_NHS_Administrative_Records_Suitable_for_Endpoint_Identification_in_Clinical_Trials_Evidence_from_the_West_of_Scotland_Coronary_Prevention_Study_/798933)。

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