卢旺达两家医院儿童出院后死亡风险预测模型验证
卢旺达两家医院儿童出院后死亡风险预测模型验证的前瞻队列数据，含临床特征和随访生存结局。
基本信息
资源简介
卢旺达两家医院儿童出院后死亡风险预测模型验证
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Validation of a risk-prediction model for pediatric post-discharge mortality at two hospitals in Rwanda》。源站首次发布：2024。
【数据内容】
源站原始描述：Background:Mortality following hospital discharge remains a significant threat to child health, particularly in resource-limited settings. In Uganda, the Smart Discharges risk-prediction models have demonstrated success in their ability to predict those at highest risk of death after discharge and use this to guide a risk-based approach to post-discharge care in children admitted with suspected sepsis. Respective prediction models for post-discharge mortality in ages 0-6 months and ages 6-60 mon…
【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.library.ubc.ca/10.14288/1.0441295
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.library.ubc.ca/10.14288/1.0441295
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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