COVID-19 患者死亡发生率、社会人口学与临床数据
该数据集包含一个 An. Dataset.xlsx 文件，记录 COVID-19 住院患者的人口学信息、合并症、入院实验室值、入院用药、入院补充氧医嘱、出院与死亡情况
基本信息
资源简介
COVID-19 患者死亡发生率、社会人口学与临床数据
Mortality incidence, sociodemographic and clinical data in COVID-19 patients.
该数据集包含一个 An. Dataset.xlsx 文件，记录 COVID-19 住院患者的人口学信息、合并症、入院实验室值、入院用药、入院补充氧医嘱、出院与死亡情况。数据来自医疗监测软件 Clinical Looking Glass 及病历回顾，覆盖单一医疗系统在疫情期间特定时段收治的患者，并按疫情第 1 个 3 周与第 2 个 3 周划分。变量包括住院时长、心肌梗死、外周血管病、充血性心力衰竭、心血管疾病、痴呆、慢性阻塞性肺病等，可用于死亡风险与疾病严重程度的预测建模（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《A novel severity score to predict inpatient mortality in COVID-19 patients》发表于 Scientific Reports（2020），DOI：10.1038/s41598-020-73962-9。源站首次发布：2021-01-12。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据记录包含单个文件 An. Dataset.xlsx，格式为 .xlsx。数据文件包含人口学、合并症、入院实验室值、入院用药、入院补充氧医嘱、出院和死亡的信息。数据来源于医疗监测软件包（Clinical Looking Glass [CLG]；Streamline Health, Atlanta, Georgia）以及对主要医疗记录的审查。数据涉及在特定时间段内入住单一医疗系统的 COVID-19 患者，并分为疫情第 1 个 3 周和第 2 个 3 周。数据集中包含的部分变量有：住院时长（LOS）、心肌梗死（MI）、外周血管病（PVD）、充血性心力衰竭（CHF）、心血管疾病（CVD）、痴呆（Dement）、慢性阻塞性肺病（Chronic obstructive pulmonary dis
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.87 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.12685475.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Biological Sciences not elsewhere classified、Infectious Diseases、Virology、Medicine、Epidemiology、Simulation and Modelling。主题标签：2019-nCoV、COVID-19、Coronavirus、SARS-CoV-2、mortality、disease severity、severity score、logistic regression。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 Biological Sciences not elsewhere classified、Infectious Diseases、Virology、Medicine、Epidemiology、Simulation and Modelling。
【获取与许可】
源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Mortality_incidence_sociodemographic_and_clinical_data_in_COVID-19_patients_/12685475
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Altschul, David J.; Unda, Santiago R.; Benton, Joshua; Ramos, Rafael de la Garza; Mehler, Mark; Eskandar, Emad (2021). Mortality incidence, sociodemographic and clinical data in COVID-19 patients.. figshare. 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。
下载信息
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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.12685475.v1
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 1.9 MB。
数据说明
本数据记录包含一个文件，名为An. Dataset.xlsx，格式为.xlsx。该数据文件涵盖了人口统计学信息、合并症、入院实验室检查值、入院药物、入院补充氧气医嘱、出院及死亡情况。
数据来源于一个医疗监测软件包（Clinical Looking Glass [CLG]；Streamline Health，亚特兰大，佐治亚州）以及对原始病历的审查。这些数据涉及在特定时间段内被收入单一医疗系统的COVID-19患者，并分为疫情第1个3周和疫情第2个3周。数据集中包含的部分变量有：住院时间（LOS）、心肌梗死（MI）、外周血管疾病（PVD）、充血性心力衰竭（CHF）、心血管疾病（CVD）、痴呆（Dement）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、单纯糖尿病（DM simple）、复杂糖尿病（DM complicated）、氧饱和度（OsSats）、平均动脉压，单位mmHg（MAP）、D-二聚体，单位mg/ml（Ddimer）、血小板，单位k/mm3（Plts）、国际标准化比值（INR）、血尿素氮，单位mg/dL（BUN）、丙氨酸氨基转移酶，单位U/liter（AST）、白细胞，单位/mm3（WBC）以及白细胞介素-6，单位pg/ml（IL-6）。研究目的与方法：COVID-19通常为轻症且具有自限性，但在相当一部分患者中，该病严重且致命。
确定哪些患者面临严重疾病或死亡的高风险对于做出恰当的临床决策至关重要。在本研究中，作者提出了一种专门针对COVID-19的新型严重程度评分，以帮助预测疾病严重程度和死亡率。研究共纳入4，711名确诊SARS-CoV-2感染的患者。作者利用队列前半部分（n=2，355名患者）通过逻辑回归和自举法推导出一个风险模型。该风险模型的区分能力通过
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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