利用多结局回归与树结构收缩估计细颗粒物对432种心血管疾病的影响
该数据集来自一项多结局病例交叉研究，覆盖2000至2012年美国本土65岁以上Medicare受益人，暴露为个体居住邮编的2日平均PM2.5，结局为按ICD-9定义的432种心血管疾病住院，共纳入近2400万次心血管住院
基本信息
资源简介
利用多结局回归与树结构收缩估计细颗粒物对432种心血管疾病的影响
Estimating the Effects of Fine Particulate Matter on 432 Cardiovascular Diseases Using Multi-Outcome Regression With Tree-Structured Shrinkage
该数据集来自一项多结局病例交叉研究，覆盖2000至2012年美国本土65岁以上Medicare受益人，暴露为个体居住邮编的2日平均PM2.5，结局为按ICD-9定义的432种心血管疾病住院，共纳入近2400万次心血管住院。数据采用多结局回归与树结构收缩（MOReTreeS）方法分析，可跨结局借力、数据驱动发现受暴露影响相似的结局组并估计单一效应。文件数量为2，可用于PM2.5与多种心血管疾病效应异质性的统计建模研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Estimating the Effects of Fine Particulate Matter on 432 Cardiovascular Diseases Using Multi-Outcome Regression With Tree-Structured Shrinkage》发表于 Journal of the American Statistical Association（2020），DOI：10.1080/01621459.2020.1722134。项目资助方：This study was support by National Institutes of Health (NIH) grants R01 GM111339, R01 ES024332, R01 ES026217, DP2 MD012722, R01 ES028033, and R01 MD012769, NIH/National Cancer Institute (NCI) grant R35 CA197449, NIH/National Institute on Minority Health Disparities (NIMHD) grant P50 MD010428, United States Environmental Protection Agency (US EPA) grants 83615601 and 83587201-0, and Health Effects Institute (HEI) grant 4953-RFA14-3/16-4. The contents of this publication are solely the responsibility of the grantee and do not necessarily represent the official views of the US EPA. Further, the US EPA does not endorse the purchase of any commercial products or services mentioned in the publication. Research described in this article was conducted under contract to the HEI, an organization jointly funded by the US EPA (Assistance Award No.CR-83467701) and certain motor vehicle and engine manufacturers. The contents of this article do not necessarily reflect the views of HEI, or its sponsors, nor do they necessarily reflect the views and policies of the US EPA or motor vehicle and engine manufacturers.。源站首次发布：2020-02-26。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：空气中细颗粒物（PM2.5）与心血管疾病（CVD）之间的正相关关系已经确立。对于不同CVD结局之间的效应量异质性，人们知之甚少。我们开展了一项多结局病例交叉研究，对象为2000年至2012年居住在美国本土的65岁以上Medicare受益人。暴露为每个人居住地邮政编码的2日平均PM2.5。结局为根据国际疾病分类第9版定义的432种不同CVD的住院。我们的数据集包含近2400万次CVD住院。我们使用多结局回归与树结构收缩（MOReTreeS）分析数据，这是一种新方法，能够：(1) 跨结局借力；(2) 数据驱动地发现受暴露影响相似的结局组；(3) 估计单一效
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 771.56 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.11891445.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Neuroscience、Pharmacology、Biotechnology、Sociology、Cancer。主题标签：Air pollution、Bayesian sparsity、Cardiovascular disease、Multi-response regression、PM2.5。本站分类：循环系统疾病/心力衰竭。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Neuroscience、Pharmacology、Biotechnology、Sociology、Cancer。
【获取与许可】
源站页面：https://tandf.figshare.com/articles/dataset/Estimating_the_Effects_of_Fine_Particulate_Matter_on_432_Cardiovascular_Diseases_Using_Multi-Outcome_Regression_with_Tree-Structured_Shrinkage/11891445
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Estimating the Effects of Fine Particulate Matter on 432 Cardiovascular Diseases Using Multi-Outcome Regression With Tree-Structured Shrinkage. Taylor & Francis. Thomas, Emma G.; Trippa, Lorenzo; Parmigiani, Giovanni; Dominici, Francesca
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.11891445
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 771.6 KB。
数据说明
空气中细颗粒物（PM2.5）与心血管疾病（CVD）之间的正相关关系已得到确认。然而，不同CVD结局之间效应大小的异质性尚知之甚少。我们开展了一项多结局病例交叉研究，研究对象为2000年至2012年间居住在美国本土、年龄超过65岁的医疗保险受益人。暴露因素为个体居住地邮政编码区域内的两天平均PM2.5浓度。结局为根据国际疾病分类第九版定义的432种不同CVD的住院情况。我们的数据集包含了近2400万例CVD住院记录。我们采用树结构收缩的多结局回归（MOReTreeS）方法分析数据，这是一种新方法，能够：（1）跨结局借用信息强度；（2）以数据驱动的方式发现受暴露影响相似的结局分组；（3）为每组估计单一效应。MOReTreeS将420种结局归为一组；对于该组，PM2.5每增加10微克/立方米，住院的比值比[OR]为1.011（95%可信区间[CI] = 1.011–1.012）。
模型发现，充血性心力衰竭与PM2.5的正相关性最强（OR=1.019；95%CI=1.017–1.022）。部分结局与PM2.5呈负相关，包括主动脉夹层、蛛网膜下腔出血和脑内出血、腹主动脉瘤及原发性高血压；这些反直觉的发现尚需进一步研究来理解。本文的补充材料，包括可用于重现本研究的材料的标准化描述，可作为在线补充材料获取。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
![INCA - 医院癌症登记数据 [1985-2020]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/50364.jpg)
