脓毒症监测数据集：参数敏感性与警报可靠性研究
包含14917名患者生理参数（如收缩压）的数据集，用于评估脓毒症监测系统的参数敏感性和警报可靠性。
基本信息
资源简介
脓毒症监测数据集：参数敏感性与警报可靠性研究
【一句话概览】
本数据集是 Dryad 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 Expert systems、2016、Ergonomics、Sepsis，可用于统计建模、特征工程与队列分析，https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data from: Sepsis surveillance: an examination of parameter sensitivity and alert reliability》。
【数据内容】
源站原始描述：Objective: To examine performance of a sepsis surveillance system in a simulated environment where modifications to parameters and settings for identification of at-risk patients can be explored in-depth. Materials and Methods: This was a multiple center observational cohort study. The study population comprised 14 917 adults hospitalized in 2016. An expert-driven rules algorithm was applied against 15.1 million data points to simulate a system with binary notification of sepsis events. Three sy…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.vh380vb。
【主题与分类】
主题标签：Expert systems、2016、Ergonomics、Sepsis。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://doi.org/10.5061/dryad.vh380vb
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.vh380vb
标准获取流程：
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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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