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。

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共 1668 个数据集

心力衰竭疾病数据集

心力衰竭疾病数据集

heart conditions

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。

来源Vidhi Gunani
大小0.000014005 GB
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心力衰竭预测数据集

心力衰竭预测数据集

health conditionsintermediateheart conditionshealthcareglobal

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。

来源阿里云天池
大小0.00003684 GB
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重要手术程序描述

重要手术程序描述

表格、文本xlink "> 2heart failure patientsheart failure diagnosishealthcare costs linkedexisting chronic disease84 %; 958 %; 951x1 km resolution07 %225 </ sub65 %10performed hospital procedures

包含心力衰竭患者的电子健康记录及PM2.5数据,用于分析空气污染对手术程序的影响。

大小0.000005632 GB
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心肺运动测试数据集

心肺运动测试数据集

文本Biomedical Engineering

基于心肺运动测试报告的数据集,用于分析测试条件与患者诊断的关系。

大小0.000005516 GB
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左心室辅助装置植入学习曲线数据

左心室辅助装置植入学习曲线数据

表格Postoperative Care

低容量中心LVAD植入患者回顾性数据,比较早期与晚期结局,CUSUM分析确定学习曲线阈值。

大小0.003486943 GB
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2018-2020年成人CHF患者90天再入院风险调整统计显著性患者体验数据

2018-2020年成人CHF患者90天再入院风险调整统计显著性患者体验数据

表格one year priornew south walescongestive heart failurechronic conditions returning25 &amp;# 82112018 &amp;# 8211level survey data28 %)comparedlowest readmission ratecause unplanned readmissionday readmission rates17 &amp;# 8211

2018-2020年成人CHF患者90天再入院的风险调整统计显著性患者体验表格数据,用于再入院风险分析。

大小0.000013824 GB
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心力衰竭住院患者加权多变量线性回归分析数据集

心力衰竭住院患者加权多变量线性回归分析数据集

表格specific geographic regions000 medicare beneficiariesxlink "> 274 hf deathsheart failure outcomesevery 1 ugdiv >< p3 </ supincreased ambient pmannual ambient pmlevel ambient pm5 </ sub

心力衰竭住院患者的多变量线性回归分析表格数据集,用于建模住院负担。

大小0.000009728 GB
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心力衰竭住院患者按都市状态亚组分析数据集

心力衰竭住院患者按都市状态亚组分析数据集

表格specific geographic regions000 medicare beneficiariesxlink "> 274 hf deathsheart failure outcomesevery 1 ugdiv >< p3 </ supincreased ambient pmannual ambient pmlevel ambient pm5 </ sub

心力衰竭住院患者按都市状态亚组分析的表格数据集,用于研究地区住院模式差异。

大小0.000005632 GB
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Effect of using attention and not using.

Effect of using attention and not using.

表格public database mimicmachine learning modelsimbalanced problem bettergain good resultsfocal loss functiondifferent kernel sizesdeep learning modelconvolutional neural networkcontaining valid datadeep learning systemtop 15 characteristicsdiv >< p

基于MIMIC-III的10311名心衰患者临床数据,使用CNN和多头自注意力机制预测全因死亡率(30天、180天、365天及365天后)的数据集。

大小0.000005632 GB
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添加指示向量前后的效果

添加指示向量前后的效果

表格public database mimicmachine learning modelsimbalanced problem bettergain good resultsfocal loss functiondifferent kernel sizesdeep learning modelconvolutional neural networkcontaining valid datadeep learning systemtop 15 characteristicsdiv >< p

基于MIMIC-III的心力衰竭患者表格数据,用于预测全因死亡率,包含10311例样本及指示向量。

大小0.000005632 GB
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心力衰竭患者对应的ICD-9编码数据集

心力衰竭患者对应的ICD-9编码数据集

表格public database mimicmachine learning modelsimbalanced problem bettergain good resultsfocal loss functiondifferent kernel sizesdeep learning modelconvolutional neural networkcontaining valid datadeep learning systemtop 15 characteristicsdiv >< p

包含10,311名心衰患者的ICD-9编码和临床表格数据,用于深度学习预测全因死亡率。

大小0.000009728 GB
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与其他方法比较的模型性能

与其他方法比较的模型性能

表格public database mimicmachine learning modelsimbalanced problem bettergain good resultsfocal loss functiondifferent kernel sizesdeep learning modelconvolutional neural networkcontaining valid datadeep learning systemtop 15 characteristicsdiv >< p

该数据集包含心力衰竭患者全因死亡率预测模型与其他方法的性能比较结果,数据源自MIMIC-III,共10311名患者。

大小0.000009728 GB
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