急性心力衰竭患者心脏恶化预测：单实验室指标模型与综合模型的效果评估
484例急性心力衰竭患者的回顾性队列数据，用于预测一年内心脏恶化事件，包含临床、实验室和影像指标，构建并评估预测模型。
基本信息
资源简介
急性心力衰竭患者心脏恶化预测：单实验室指标模型与综合模型的效果评估
【数据集背景】
源站首次发布：2024-08-09。
【数据内容】
源站原始描述：This retrospective cohort study included 484 patients with AHF who were treated at our hospital between June 2018 and January 2023. Based on the occurrence of cardiac deterioration events within one year (defined as cardiogenic shock, cardiac arrest, or the need for mechanical circulatory support), patients were divided into a deterioration group and a non-deterioration group. We collected clinical data, laboratory indicators, and imaging indicators for analysis. Single-indicator models and comp…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本回顾性队列研究纳入2018年6月至2023年1月期间在我院接受治疗的484例急性心力衰竭（AHF）患者。根据一年内是否发生心脏恶化事件（定义为心源性休克、心脏骤停或需要机械循环支持），将患者分为恶化组和非恶化组。我们收集临床资料、实验室指标和影像学指标进行分析。构建单指标模型和综合模型（临床资料+指标），并使用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估其预测性能。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=2ca7b4a853f5426dac63ce2eb9f508f4
使用许可：https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
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源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=2ca7b4a853f5426dac63ce2eb9f508f4
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- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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