CONCERN 早期预警系统试验数据
来自一项整群随机试验的去标识化医院就诊层面数据,该试验在 74 个医院单元中测试基于护理监测的早期预警系统,包含死亡率、住院时长、脓毒症和 ICU 转归的结局

基本信息
资源简介
CONCERN 早期预警系统试验数据
CONCERN Early Warning System Trial 是一项来自 PhysioNet 的感染性疾病 / 脓毒症方向数据集,提供去标识化的医院就诊层面数据。这些数据源自一项整群随机试验,该试验在 74 个医院单元中测试基于护理监测的早期预警系统,并记录了死亡率、住院时长、脓毒症和 ICU 转归等结局。数据集以英文命名,源站标题为 concern-early-warning,适合关注脓毒症早期识别、护理监测预警以及医院层面结局分析的研究者使用。整体来看,该数据集的核心价值在于将一项多单元整群随机试验的医院就诊记录转化为可供二次分析的去标识化资源,为感染性疾病与脓毒症相关研究提供真实世界试验背景下的数据基础。
【数据集背景】
该数据集对应一项整群随机试验,试验对象为医院单元而非个体患者,旨在评估基于护理监测的早期预警系统。试验覆盖 74 个医院单元,采用整群随机设计,意味着干预措施在单元层面分配,而非在患者层面随机化。数据集的源站描述明确指出,这是一项测试护理监测预警系统的整群随机试验所产生的去标识化医院就诊层面数据。该背景决定了数据在结构上以医院就诊为单位,并围绕预警系统试验所关注的临床结局进行组织。
【数据内容】
数据内容为去标识化的医院就诊层面记录,涵盖的结局指标包括死亡率、住院时长、脓毒症和 ICU 转归。源站描述中列出的结局为 mortality、length of stay、sepsis 和 ICU transfer,这些结局与早期预警系统试验的评估目标直接对应。数据集不包含个体可识别信息,以去标识化形式提供。除上述结局与就诊层面结构外,源站未提供更细粒度的字段清单、变量类型或样本量信息。
【采集与来源】
数据来源于 PhysioNet,源站标题为 concern-early-warning。其原始场景是一项在 74 个医院单元中开展的整群随机试验,试验内容为基于护理监测的早期预警系统。数据由该试验产生,并以去标识化的医院就诊层面形式发布。除来源站与试验背景外,源站未提供具体的采集时间范围、参与医院名称或数据提取流程的进一步说明。
【适用场景】
基于其试验背景与结局构成,该数据集适用于与脓毒症早期识别、护理监测预警系统评估、医院单元层面干预效果分析以及死亡率、住院时长和 ICU 转归相关的研究场景。由于数据为整群随机试验产生的就诊层面记录,也可用于方法学层面的二次分析。源站未提供关于具体适用场景的额外说明,上述场景依据数据所涵盖的结局与试验设计背景组织。
【使用方法】
源站未提供关于数据使用方法的具体说明,包括数据访问方式、文件格式、变量定义或分析建议。使用者需依据 PhysioNet 平台的相关流程获取数据。源站未提供进一步的使用指导。
【质量与限制】
该数据集为去标识化医院就诊层面数据,来源于整群随机试验,其设计特点决定了分析时需考虑单元层面的聚类结构。源站未提供关于数据完整性、缺失值、样本量或已知偏差的具体信息。许可方面,该数据受 PhysioNet Restricted Health Data License 1.5.0 约束,属于受限健康数据,使用需遵循相应许可条款。除许可与去标识化描述外,源站未提供其他质量或限制说明。
【引用与许可】
该数据集采用 PhysioNet Restricted Health Data License 1.5.0 许可。源站描述中提及 “The Clinical” 字样,但未提供完整的引用格式或作者信息。使用该数据集时应遵循 PhysioNet 受限健康数据许可的相关要求。源站未提供具体的引用文献列表或推荐引用格式。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取(PhysioNet)
- 源站标题:CONCERN Early Warning System Trial
- 版本:1.0.0
- DOI:10.13026/qf6v-ev20
- 源站页面:https://physionet.org/content/concern-early-warning/1.0.0
PhysioNet 数据需注册账号(机构邮箱)并签署数据使用协议后下载:
- 在 https://physionet.org/content/concern-early-warning/1.0.0 页面登录并接受许可条款;
- 命令行整目录下载:
wget -r -N -c -np --user=<账号> --ask-password https://physionet.org/files/concern-early-warning/1.0.0/
- 或用官方工具(推荐,支持断点续传与校验):
pip install physionet-download
physionet-download concern-early-warning
数据说明
该数据集包含一项为期1年、多中心、实用性、整群随机对照试验的去标识化就诊层面数据,该试验评估了CONCERN(COmmunicating Narrative Concerns Entered by RNs)早期预警系统,这是一种基于机器学习的工具,可通过实时护理监测文档模式识别患者病情恶化风险[1]。该试验在两家美国医疗系统中随机分配了74个住院临床单元(37个干预组,37个常规护理组),共纳入60,893例成人住院就诊(33,024例干预组,27,869例常规护理组)。数据涵盖共同主要结局(院内死亡、住院时长)和次要结局(心肺骤停、脓毒症、非预期ICU转入、30天再入院),以及患者和就诊特征、单元分配和研究分组。该数据集已进行转换,以符合去标识化流程和检查要求。请参阅补充文件,其中描述了数据转换以及与我们在2025年《Nature Medicine》发表文章中报告的统计输出的一致性。
该数据集旨在支持临床恶化预测和基于护理监测的决策支持的二次分析,并根据PhysioNet受限健康数据许可1.5.0版发布。临床试验注册号为NCT03911687。
引用
学术使用请引用:PhysioNet. CONCERN Early Warning System Trial. DOI 10.13026/qf6v-ev20。
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