美国多重用药量化数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.sm847

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 55.9 MB。

数据说明

在美国，多重用药日益普遍，并导致了与药物相关疾病的重大负担。然而，现实世界中的多重用药模式仍缺乏充分描述。我们统计了2007年至2014年间，在Truven Health MarketScan®数据库中观察到的40亿患者-月的门诊处方药索赔中多药联合使用的情况。处方被分组到并发药物暴露的离散时间窗口内，以此计算最多包含五种药物成分或ATC药物类别的组合暴露发生率。在服用任何处方药的患者中，一半人暴露于两种或更多药物，5%的人暴露于8种或更多药物。最常见的多药组合用于治疗代谢综合征的表现。在所有暴露窗口中，有10%的患者暴露于独特的药物组合。我们对多药暴露发生率的分析提供了美国大型队列中多重用药的详细总结，这可为未来的安全性和有效性研究优先考虑常见的药物组合。

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。