患者特征、ECMO配置、CPR数据及结果数据
包含患者特征、ECMO配置、CPR数据及预后结局的表格数据集，用于重症医学研究。
基本信息
资源简介
患者特征、ECMO配置、CPR数据及结果数据
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 5.63 KB，主题涵盖 pulseless electric activity、highly invasive nature、9 %) resulted、extracorporeal membrane oxygenation、48 %; n，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Patient characteristics, ECMO configuration, CPR data and outcome data.》。配套论文《Cardiopulmonary resuscitation in veno-venous-ECMO patients—A retrospective study on incidence, causes and outcome》发表于 PLOS ONE（2023），DOI：10.1371/journal.pone.0290083。源站首次发布：2023-08-11。
【数据内容】
源站原始描述：Patient characteristics, ECMO configuration, CPR data and outcome data
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：患者特征、ECMO配置、CPR数据及结局数据。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 1.xls：undefined，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0290083.t001。
【主题与分类】
源站学科分类：Cell Biology、Molecular Biology、Neuroscience、Biotechnology、Cancer、Infectious Diseases。主题标签：pulseless electric activity、highly invasive nature、9 %) resulted、extracorporeal membrane oxygenation、48 %; n、secondary endpoints、retrospective single、primary focus、nearly half、medical procedures。
【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://plos.figshare.com/articles/dataset/Patient_characteristics_ECMO_configuration_CPR_data_and_outcome_data_/23933400
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Booke, Hendrik; Zacharowski, Kai; Adam, Elisabeth Hannah; Raimann, Florian Jürgen; Bauer, Frederike; Flinspach, Armin Niklas (2023). Patient characteristics, ECMO configuration, CPR data and outcome data.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Patient characteristics, ECMO configuration, CPR data and outcome data.
- DOI：10.1371/journal.pone.0290083.t001
- 发布日期：2023-08-11
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Patient_characteristics_ECMO_configuration_CPR_data_and_outcome_data_/23933400
命令行下载
curl -L -o "Table 1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/41972508"
文件清单
Table 1.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Patient characteristics, ECMO configuration, CPR data and outcome data.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0290083.t001（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Patient_characteristics_ECMO_configuration_CPR_data_and_outcome_data_/23933400）。
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