CRIC慢性肾功能不全队列数据集
CRIC慢性肾功能不全队列数据集包含结构化临床变量、诊断编码、实验室指标和随访结局，数据模态为表格，适合肾动脉狭窄相关病例识别、诊断建模、分割检测、风险评估或临床研究复现。
基本信息
资源简介
CRIC慢性肾功能不全队列数据集
【一句话概览】
CRIC 研究汇集了 1 期和 2 期入组各类个体的慢性肾脏病生理特征信息，并提供 CRIC DataView 工具供所有感兴趣者深入探索该慢性病如何影响身体。该工具为每个查询选项显示多个选择字段，可分类型或连续变量查看基线访视或跨访视纵向队列数据，并可按已定义变量最多划分三个亚组。使用前需提供姓名和邮箱，信息仅供内部了解使用情况。研究者展示或发表基于该工具数据的结果时，应注明来源并附链接（来源 cristudy.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《CRIC DataView》。
【数据内容】
源站原始描述：The CRIC Study has compiled a rich collection of information describing the physiological nature of chronic renal disease across a wide variety of individuals who were enrolled in phases 1 & 2. The Study is offering the CRIC DataView tool as a resource for sharing this vast knowledge with anyone interested in exploring in greater detail how this chronic disease affects the body. CRIC DataView will display a number of selection fields for each of the options available for defining a query. The ex…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：CRIC研究汇集了大量信息，描述了参与第1和第2阶段的各类个体中慢性肾脏病的生理特征。该研究提供CRIC DataView工具作为资源，与任何有兴趣更深入探索这种慢性疾病如何影响身体的人分享这一庞大知识。CRIC DataView将为定义查询可用的每个选项显示多个选择字段。下面的示例图展示了该工具的基本布局。分类变量或连续变量的队列数据可以相对于基线访视或跨访视纵向查看。数据还可以分为亚组。基于已定义变量列表，最多可定义三个亚组。CRIC DataView可供所有人使用。要启动CRIC DataView，请点击下面的链接或使用左侧菜单。CRIC DataView将要求您提供姓名和电子邮件地址以启动该工具。此信息将在内部用于了解使用情况。研究人员在展示或发表基于从CRIC DataView获得的结果时，应将CRIC DataView引用为来源，并包含该网站的链接。
【主题与分类】
主题标签：Chronic Kidney Disease、Chronic Renal Insufficiency、CRIC、cohort、DataView。
【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.cristudy.org/cric-dataview.html
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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://www.cristudy.org/cric-dataview.html
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:
数据说明
Chronic Renal Insufficiency Cohort 数据集包含结构化临床变量、诊断编码、实验室指标和随访结局，可围绕肾动脉狭窄（Renal artery stenosis）开展病例筛选、特征提取、诊断分类、分割检测、风险评估或预后分析。
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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