心力衰竭
心力衰竭是多种心血管疾病的严重终末阶段，指心脏收缩和（或）舒张功能发生障碍，导致心输出量绝对或相对下降，无法满足机体代谢需求的临床综合征。其核心发病机制涉及神经内分泌过度激活、心室重构及血流动力学异常。典型临床表现为呼吸困难、乏力、运动耐量下降以及体液潴留所致的肺淤血和体循环淤血。诊断主要依据病史、体格检查、利钠肽检测与超声心动图评估。治疗策略强调病因干预与神经内分泌拮抗，常用药物包括β受体阻滞剂、RAAS抑制剂和SGLT2抑制剂，重症患者可考虑器械治疗或心脏移植。该病在慢病管理、药物研发及预后评估数据库中被广泛关注。
获取 心力衰竭 专属定制方案共 1666 个数据集
左心室辅助装置随访策略的成本效益分析数据集
基于IBM MarketScan数据库的LVAD患者随访数据，比较强化与低频随访策略在3、6、12个月时的再入院率与成本效益。
关于I50结局的逻辑回归模型的估计结果
提供心力衰竭结局的逻辑回归模型估计结果，数据为表格形式。
心力衰竭患者两年预后预测特征数据集
包含心力衰竭患者特征与两年预后（死亡、移植、LVAD植入）的表格数据，用于单变量逻辑回归预测建模。
心力衰竭临床记录数据集
基于UCI的心力衰竭临床记录数据集，包含患者临床特征与结局，适用于EHR分析和预测任务。
坦桑尼亚姆万扎BMC和STRH门诊心力衰竭患者NYHA分级与健康保险状态关联数据集
坦桑尼亚姆万扎门诊心衰患者的NYHA分级与保险状态关联的表格数据集。
心力衰竭再入院与社会决定因素数据集
该数据集是一个包含心力衰竭患者临床指标、治疗方案及社会决定因素（SDoH）的多模态临床表格数据，主要整合了生物标志物、医疗干预记录以及社会经济、环境等社会因素信息，用于研究30天内再入院的风险因素、构建预测模型并分析社会因素对健康结局的影响，支持临床决策与公共卫生研究。
心力衰竭预测数据集
该数据集是一个临床表格数据集，包含心脏病患者的年龄、性别、血压、胆固醇、心电图等结构化临床特征数据，主要用于心力衰竭风险预测的机器学习模型训练、医疗数据分析与临床决策支持研究。
心脏衰竭预测
该数据集是一个包含患者临床特征（如年龄、性别、血压、胆固醇等）的表格数据，数据模态为临床表格，主要用于心脏衰竭的预测分析、机器学习建模以及医疗健康领域的研究，以辅助疾病风险评估和临床决策支持。
心脏病UCI数据集
心脏病UCI数据集是一个包含患者临床特征的结构化表格数据集，涵盖年龄、血压、胆固醇、心电图等多模态医学数据，主要用于机器学习在心脏病（如心力衰竭）诊断预测和风险分析中的应用研究。
心力衰竭预测合成数据集
该数据集是一个合成生成的临床表格数据，包含年龄、性别、血压、胆固醇和心电图等医学指标，主要用于通过机器学习方法预测心力衰竭风险，支持心血管疾病的研究与模型开发。
心力衰竭疾病数据集
该数据集是一个包含心力衰竭相关患者临床特征的多模态医疗数据集，涵盖年龄、性别、血压、胆固醇、心电图结果、血清肌酐和射血分数等临床表格数据，主要用于心力衰竭的风险预测、疾病分类和预后分析等医学研究方向。
心力衰竭预测数据集
该数据集包含患者的多模态临床表格数据，如年龄、性别、血压、胆固醇和心电图等指标，用于心力衰竭的预测与风险评估研究，支持机器学习模型在医疗健康领域的早期诊断和决策支持应用。
