日本成人门诊抗流感药物成本效果分析数据

该数据集来自 datadryad.org,对应日本成人门诊环境下抗流感药物(baloxavir marboxil 与 oseltamivir)的成本效果分析研究

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表格预测baloxavir marboxilinfluenza virus infectionCost-effectiveness analysisQALYJapan
Data from: Cost‑effectiveness analysis of anti‑influenza drugs in adult outpatient settings in Japan

基本信息

模态
表格
大小
0.000009141 GB
任务类型
预测
许可
https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

日本成人门诊抗流感药物成本效果分析数据

Cost‑effectiveness analysis of anti‑influenza drugs in adult outpatient settings in Japan

该数据集来自 datadryad.org,对应日本成人门诊环境下抗流感药物(baloxavir marboxil 与 oseltamivir)的成本效果分析研究。数据基于决策树模型,概率参数来自 CAPSTONE 1 和 CAPSTONE 2 试验,直接成本包括医疗成本和药品价格,医疗成本取自日本医疗费用指数(2019 版),效果结局为 EQ-5D-5L 问卷测量的 QALY,时间跨度为 14 天,并包含确定性和概率敏感性分析。可用于复现或扩展该成本效果分析、比较不同抗流感药物的经济性,以及开展相关方法学研究(来源 Dryad,https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):流感病毒感染(全球300万至500万例)导致的生产力损失有时可达五个工作日,是一个重大的社会经济问题。本研究从医疗支付方角度,比较了 baloxavir marboxil 与 oseltamivir 在日本成人门诊环境中治疗流感的成本效果。构建了决策树模型,低风险患者的概率来自 CAPSTONE 1,高风险患者的概率来自 CAPSTONE 2。直接成本包括医疗成本和药品价格。医疗成本取自日本医疗费用指数(2019 版)。效果结局(质量调整生命年 [QALY])使用 EQ-5D-5L 问卷对既往感染流感的成人患者进行测量。时间跨度为 14 天。确定性和概率敏感性分析被进

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI:doi:10.5061/dryad.m905qfv4n。

【主题与分类】

主题标签:baloxavir marboxil、influenza virus infection、Cost-effectiveness analysis、QALY、Japan。本站分类:感染/流感。

【获取与许可】

源站页面:https://doi.org/10.5061/dryad.m905qfv4n

使用许可:https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。

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源站:https://datadryad.org/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.m905qfv4n

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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。

数据集大小约 9.1 KB。

数据说明

Naoto Nakagawa (2023). Cost‑effectiveness analysis of anti‑influenza drugs in adult outpatient settings in Japan [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.m905qfv4n

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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