胃造口肠内营养与全肠外营养对吞咽困难老年人长期预后的比较：一项倾向评分匹配队列研究数据
包含253名吞咽困难老年患者的PEG肠内营养与TPN全肠外营养的长期预后比较数据，涵盖生存时间、并发症等临床结局。
基本信息
资源简介
胃造口肠内营养与全肠外营养对吞咽困难老年人长期预后的比较：一项倾向评分匹配队列研究数据
【一句话概览】
本数据集是 Dryad 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 enteral nutrition、PEG、TPN、parenteral nutrition、Dysphagia，可用于统计建模、特征工程与队列分析，https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data from: Comparison of long-term outcomes between enteral nutrition via gastrostomy and total parenteral nutrition in older persons with dysphagia: A propensity-matched cohort study》。
【数据内容】
源站原始描述：Background: The long-term outcomes of artificial nutrition in older people with dysphagia remain uncertain. Enteral nutrition via percutaneous endoscopic gastrostomy (PEG) is one of the major methods of artificial nutrition. Enteral feeding is indicated for patients with a functional gastrointestinal tract. However, total parenteral nutrition (TPN) is often inappropriately chosen for artificial nutrition in Japan, even in patients with a functional gastrointestinal tract, as PEG has recently bee…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：背景：老年吞咽困难患者接受人工营养的长期结局仍不确定。通过经皮内镜下胃造瘘术（PEG）进行肠内营养是人工营养的主要方法之一。肠内喂养适用于胃肠道功能正常的患者。然而，在日本，即使患者胃肠道功能正常，全肠外营养（TPN）也常被不恰当地选作人工营养方式，因为近年来PEG在日本被视为不必要的延长生命治疗。本研究旨在比较PEG与TPN的长期结局。方法：这项单中心回顾性队列研究调查了2014年1月至2017年1月期间接受PEG或TPN的老年吞咽困难患者的长期结局。主要结局为生存时间。次要结局为经口进食恢复、出院回家以及重症肺炎和脓毒症的发生率。我们使用0.05卡钳值进行了1：1倾向评分匹配。采用Kaplan–Meier法、log-rank检验和Cox回归分析比较两组间的生存时间。结果：我们识别出253例接受PEG（n=180）或TPN（n=73）的患者。年龄更大、营养状态更低和重度痴呆的患者更可能接受TPN。倾向评分匹配产生了55对。PEG组生存时间显著更长（中位数，317天 vs 195天；P=0.017）。PEG相对于TPN的风险比为0.60（95%置信区间：0.39–0.92；P=0.019）。两组在经口进食恢复和出院回家方面无显著差异。PEG组重症肺炎发生率显著更高（50.9% vs 25.5%，P=0.010），而TPN组脓毒症发生率显著更高（10.9% vs 30.9%，P=0.018）。结论：与TPN相比，PEG与显著更长的生存时间、更高的重症肺炎发生率和更低的脓毒症发生率相关。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.gg407h1。
【主题与分类】
主题标签：enteral nutrition、PEG、TPN、parenteral nutrition、Dysphagia、artificial nutrition、modern times、gastrostomy、long-term outcomes、older persons。
【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://doi.org/10.5061/dryad.gg407h1
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
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源站：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.gg407h1
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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
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- OpenDataLab:
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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