加巴喷丁类药物使用与炎症性关节炎患者骨折风险嵌套病例对照研究中的代码列表
用于加巴喷丁类药物与炎症性关节炎骨折风险研究的临床代码列表数据集，包含CPRD、ICD-10和OPCS编码。
基本信息
资源简介
加巴喷丁类药物使用与炎症性关节炎患者骨折风险嵌套病例对照研究中的代码列表
【一句话概览】
本数据集是 EPrints 机构库 公开的结构化表格数据集，收录 2 个文件、合计 911.24 KB，主题涵盖 Inflammatory Arthritis、Rheumatoid Arthritis、Axial Spondylarthritis、Psoriatic Arthritis、Gabapentinoids，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Code lists used in the definition of the dataset for the paper “Gabapentinoid Use and the Risk of Fractures in Patients with Inflammatory Arthritis: Nested Case-Control Study in the Clinical Practice Research Datalink Aurum”》。源站首次发布：2024-03。
【数据内容】
源站原始描述：These files contain the lists of CPRD medical and product codes, and ICD-10 and OPCS codes (used in HES APC data) used to define all variables in the paper “Gabapentinoid Use and the Risk of Fractures in Patients with Inflammatory Arthritis: Nested Case-Control Study in the Clinical Practice Research Datalink Aurum“ by Scott et al
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：这些文件包含CPRD医学代码和产品代码列表，以及ICD-10和OPCS代码（用于HES APC数据），这些代码用于定义Scott等人论文“Gabapentinoid Use and the Risk of Fractures in Patients with Inflammatory Arthritis: Nested Case-Control Study in the Clinical Practice Research Datalink Aurum”中的所有变量。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 911.24 KB。Muller et al 2024 Final code lists in text.zip：application/zip，899.31 KB。Muller et all 2024 additional files.zip：application/zip，11.93 KB。
【主题与分类】
源站学科分类：sc_med。主题标签：Inflammatory Arthritis、Rheumatoid Arthritis、Axial Spondylarthritis、Psoriatic Arthritis、Gabapentinoids、Gabapentin、Pregabalin、Fractures、Snomed、ICD10。
【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://researchdata.keele.ac.uk/id/eprint/89/
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-09-10，引用时请注意版本时效。
下载信息
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暂未开放公开下载
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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://researchdata.keele.ac.uk/89/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
