癌症患者社区获得性压力性损伤风险预测模型开发与验证数据集
包含6,257名癌症患者的人口统计学、合并症和临床特征数据，用于开发社区获得性压力性损伤风险预测模型。
基本信息
资源简介
癌症患者社区获得性压力性损伤风险预测模型开发与验证数据集
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的结构化表格数据集，收录 2 个文件、合计 328.04 KB，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《Development and validation of a risk prediction model for community-acquired pressure injury in a cancer population: a case-control study》。源站首次发布：2023-08-09。
【数据内容】
源站原始描述：This study is based on the intrinsic risk factors of pressure injury. Development and validation of risk prediction models for community-acquired pressure injury in cancer patients. This data includes demographics, comorbidities and clinical characteristics of 6,257 cancer patients. Of those, 4,098 served as training sets and 2,159 as validation sets
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究基于压力性损伤的内在危险因素。癌症患者社区获得性压力性损伤风险预测模型的开发与验证。该数据包括6,257例癌症患者的人口学特征、合并症和临床特征。其中，4,098例作为训练集，2,159例作为验证集。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 328.04 KB。数据集 DOI：10.17632/kjxb54wtr7.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/kjxb54wtr7
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/kjxb54wtr7
标准获取流程：
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- 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))
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