急诊科滞留的风险因素、成本与影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为观察性研究，关注急诊科滞留（患者已收入院但仍留在急诊科等待病房安置）的风险因素、成本与运营影响
基本信息
资源简介
急诊科滞留的风险因素、成本与影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为观察性研究，关注急诊科滞留（患者已收入院但仍留在急诊科等待病房安置）的风险因素、成本与运营影响。覆盖 Stroke (CVA) or TIA、Diabetes、Asthma、COPD、Sepsis、Hypertension、Heart Failure、Pneumonia 等疾病人群。数据为二手性质，在常规医疗过程中收集。可用于分析哪些患者特征更易发生急诊科滞留、滞留对医疗成本的影响，以及高滞留环境如何影响急诊科所有患者的临床照护（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：卒中（CVA）或TIA、糖尿病、哮喘（诊断）、COPD（慢性阻塞性肺疾病）、脓毒症、高血压、心力衰竭、肺炎。这项观察性研究的目标是了解急诊科滞留（患者已入院但留在急诊科等待安排至住院病房）的风险因素、成本及运营影响。其主要旨在回答的问题包括：1. 哪些患者特征使他们更可能经历急诊科滞留？2. 急诊科滞留对医疗成本有何影响？3. 高滞留环境如何影响急诊科所有患者的临床护理，包括那些自身并未滞留的患者。数据将是二次性质的，按常规收集。作为RA常规医疗护理一部分已接受干预A的参与者将回答关于其关节疼痛的在线调查问题，为期5年。
【主题与分类】
主题标签：Stroke (CVA) or TIA、Diabetes、Asthma (Diagnosis)、Sepsis、Hypertension、Heart Failure、Pneumonia、Urinary Tract Infection (Diagnosis)、Chest Pain、Psychiatric Disorder。本站分类：循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07532564
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07532564
标准获取流程：
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- 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:
数据说明
病症：卒中（CVA）或TIA、糖尿病、哮喘（诊断）、COPD（慢性阻塞性肺疾病）、脓毒症、高血压、心力衰竭、肺炎。这项观察性研究的目标是了解急诊科滞留（患者已入院但留在急诊科等待安排至住院病房）的风险因素、成本及运营影响。其主要旨在回答的问题包括：1. 哪些患者特征使他们更可能经历急诊科滞留？2. 急诊科滞留对医疗成本有何影响？3. 高滞留环境如何影响急诊科所有患者的临床护理，包括那些自身并未滞留的患者。数据将是二次性质的，按常规收集。作为RA常规医疗护理一部分已接受干预A的参与者将回答关于其关节疼痛的在线调查问题，为期5年。
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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