也门医院患者缺铁与贫血患病率：基于全血细胞计数参数的机器学习预测回顾性横断面研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/dmktk7t677.1

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数据集大小约 214.2 KB。

数据说明

研究设计与环境 本回顾性横断面研究使用了也门两家公立三级转诊医院的实验室数据：Al Thawra综合医院（Ibb中心）和Al Mukha综合医院（Taiz医院）。选择这些机构是为了代表也门中部和西部地区，服务城乡混合人群。横断面设计使得能够在大型常规实验室数据集中评估各年龄组的铁状态模式。数据收集于2019年1月至2025年3月期间。该研究获得了两家参与医院机构审查委员会的批准，并且在分析前对患者标识符进行了匿名化处理。所有符合条件的患者均被纳入，未进行进一步抽样，因为这是对连续实验室检测申请的基于记录的分析。研究人群 我们纳入了所有年龄在0.1岁或以上、有血清铁蛋白和全血细胞计数（CBC）测量数据的患者。

若患者年龄或性别缺失、铁蛋白或关键全血细胞计数（CBC）参数（血红蛋白、平均红细胞体积[MCV]或平均红细胞血红蛋白量[MCH]）缺失，或同一患者标识存在重复记录，则予以排除。排除数据缺失的患者，以确保所有参与者中贫血和缺铁的定义在内部保持一致。对于重复记录，仅保留每位患者首次可获得的测量值（最早日期）。应用这些标准后，共有1，998例患者纳入分析。数据收集 数据通过结构化SQL查询从各医院的电子实验室信息系统提取。变量包括年龄（岁）、性别（女性编码为0，男性编码为1）、血清铁蛋白（ng/mL）、血红蛋白（g/dL）、红细胞（RBC）计数（×10⁶/µL）、血细胞比容（%）、MCV（fL）、MCH（pg）、白细胞（WBC）计数（×10³/µL）和血小板计数（×10³/µL）。每位患者多次测量

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

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