RCOphth NOD 国家白内障审计第7年数据
本数据集是2022年度NHS国家白内障审计数据，涵盖177个中心的超声乳化术手术记录，包括后囊膜破裂和视力丧失指标。
基本信息
资源简介
本数据集对应于2022年度国家白内障审计的第六个前瞻性年度，涵盖国家卫生服务体系(NHS)2022年度（2022年4月1日至2023年3月31日）。数据收集系作为常规临床护理的一部分，在177个参与中心利用电子病历系统进行。国家白内障审计所采用的三个指标为病例识别及调整后的后囊膜破裂和视力丧失发生率。病例识别的分母为向国家卫生数字部门或威尔士数字健康与护理部门（DHCW）报告的采用超声乳化术进行的白内障手术数量。由于并非所有中心在其医院眼科服务的所有领域都使用电子病历系统，因此手术数据的一致性高于术后数据。术后结果不包括审计年度最后两个月进行的手术或术后时间段内符合条件手术数量少于50例的中心的数据。仅对至少有50例符合条件手术并进行相关视力测量标准的中心产生视力估计。关于国家白内障审计所使用的资格标准，可在审计网站（www.nodaudit.org.uk）上找到详细信息。结果提供给了贡献国家卫生信托基金、威尔士卫生委员会、独立治疗中心（ISTC）、一个私营部门提供中心以及根西岛的一个中心。布拉德福德教学医院国家卫生信托基金的结果包括埃尔德雷尔医院国家卫生信托基金的患者，因为埃尔德雷尔医院的白内障手术是在布拉德福德教学医院国家卫生信托基金场所进行的。莫尔菲尔德眼科医院国家卫生信托基金的结果包括来自贝德福德医院的国家卫生信托基金的患者数据，以及来自克罗伊登健康服务国家卫生信托基金的患者数据。
下载信息
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- 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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