墨西哥城Siglo XXI国家医疗中心专科医院2017至2019年非故意体重减轻患者队列基线特征与病因表1
该数据集来自search.dataone.org，对应墨西哥城Siglo XXI国家医疗中心专科医院2017至2019年非故意体重减轻患者队列的基线特征与病因表
基本信息
资源简介
墨西哥城Siglo XXI国家医疗中心专科医院2017至2019年非故意体重减轻患者队列基线特征与病因表1
Tabla 1, Características basales y causas de una cohorte de pacientes con pérdida de peso no intencionada, en el Hospital de Especialidades del Centro Médico Nacional Siglo XXI de la Ciudad de México del 2017 al 2019.
该数据集来自search.dataone.org，对应墨西哥城Siglo XXI国家医疗中心专科医院2017至2019年非故意体重减轻患者队列的基线特征与病因表。源站描述显示，研究为观察性、描述性、横断面、单中心设计，通过回顾性病历审查纳入住院患者，按两种定义分组，旨在确定主要临床表现、病因、诊断时间、住院费用及两组间的临床与病因差异。数据可用于体重减轻的流行病学特征与医疗费用分析（来源 DataONE，http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：引言：非故意体重减轻的年发病率约为0.6%至7.3%。存在不同定义，尚无精确共识。在墨西哥，关于非故意体重减轻患者发病率与特征的研究很少。目的：确定我院2017至2019年显著非故意体重减轻患者的主要临床表现与病因、诊断时间、每次住院费用，以及按所用两种定义分类的非故意体重减轻患者在临床与病因上的差异。方法：观察性、描述性、横断面、单中心研究。通过回顾性病历审查，纳入2017年1月至2019年1月所有以非故意体重减轻为诊断住院的患者，将患者分为两组：当前定义或
【主题与分类】
主题标签：Weight Loss、characteristic, epidemiologic study、Health Care Costs、Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A24dffaa16bb28f8164fea7e879a0b3b34733e26c842946f71f7e50fef44563a3
使用许可：http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
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- OpenDataLab:
数据说明
引言：非自愿性体重减轻的年发病率约为0.6%至7.3%。其定义存在多种，尚无精确共识。在墨西哥，关于非自愿性体重减轻患者发病率及特征的研究较少。目的：确定2017年至2019年本院显著非自愿性体重减轻患者的主要临床表现和病因、诊断时间、每次住院费用，以及按所采用的两种定义分类的非自愿性体重减轻患者在临床和病因方面的差异。方法：观察性、描述性、横断面、单中心研究。通过回顾性查阅2017年1月至2019年1月所有以非自愿性体重减轻为诊断入院患者的病历，将患者分为两组：现行定义组或第1组，即6个月内体重减轻5%；初始定义组或第2组，即3个月内体重减轻5%。纳入所有3个月内体重减轻大于5%的患者。进行了描述性和推断性统计分析。
结果：最常见的病因是感染性病因，共12例患者（24%），其次为肿瘤，共11例患者（22%）；8例患者（16%）无诊断结论。在总共50例患者中，9例（18%）在住院期间明确诊断后死亡。最常见的总体症状为发热，占52%。除既往研究的其他标志物外，还发现了铁蛋白和2-微球蛋白。13例患者符合Bilbao所确立的定义，其中10例患者存在器质性病因。结论：在我们的研究中，我们发现器质性病因的患病率较高，主要病因为感染性病因，其次为肿瘤性病因。采用严格的非故意性体重减轻定义可能会排除需要结构化诊断方法的患者。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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