cardio mohs 补充方法
该数据集为cardio mohs研究的补充方法材料,基于TriNetX研究网络聚合的97家医疗机构的电子健康记录,采用回顾性队列设计

基本信息
资源简介
cardio mohs 补充方法
cardio mohs supplemental methods
该数据集为cardio mohs研究的补充方法材料,基于TriNetX研究网络聚合的97家医疗机构的电子健康记录,采用回顾性队列设计。研究比较了确诊皮肤癌(恶性黑色素瘤、鳞状细胞癌或基底细胞癌)并接受Mohs显微描记手术的患者中,合并心血管疾病(高血压、高血压危象或缺血性心脏病)与不合并心血管疾病两个队列。数据可用于皮肤癌患者心血管合并症的队列分析及围手术期风险相关研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):补充方法 本研究采用回顾性队列设计,利用TriNetX研究网络的数据,该网络聚合了来自97家医疗机构(HCOs)的电子健康记录(EHRs)。分析比较了两个基于心血管疾病(CVD)状态划分的患者队列,两者均被诊断为皮肤癌,包括恶性黑色素瘤(ICD-10:C43)、鳞状细胞癌(C44.92)或基底细胞癌(C44.91),并接受了Mohs显微描记手术(CPT:17311)。CVD队列包括同时诊断为心血管疾病的患者,包括高血压(ICD-10:I10-I15)、高血压危象(I16)或缺血性心脏病(I20-I25),而非CVD队列由具有相似皮肤癌诊断和Mohs手术但无这些心血管疾病病史的患者组成。研究人群为
【主题与分类】
主题标签:Dermatology。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/d2y37g5667
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.17632/d2y37g5667
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:
数据集大小约 15.2 KB。
数据说明
补充方法 本研究采用回顾性队列设计,利用TriNetX研究网络的数据,该网络汇总了来自97个医疗组织(HCOs)的电子健康记录(EHRs)。分析根据心血管疾病(CVD)状态比较了两个患者队列,两组患者均被诊断为皮肤癌,包括恶性黑色素瘤(ICD-10:C43)、鳞状细胞癌(C44.92)或基底细胞癌(C44.91),并接受了Mohs显微描记手术(CPT:17311)。CVD队列包括同时诊断为心血管疾病的患者,包括高血压(ICD-10:I10-I15)、高血压危象(I16)或缺血性心脏病(I20-I25),而非CVD队列由具有相似皮肤癌诊断和Mohs手术但无这些心血管疾病病史的患者组成。研究人群限于诊断和手术发生在2015年1月1日至2023年12月31日之间的患者。索引事件发生在研究期前20年以上的患者被排除。
索引事件定义为首次记录的、同时关联皮肤癌诊断与莫氏显微手术操作的就诊日期(TNX:Visit)。初次就诊后6个月内需有一次随访(CVD f/u),以确保患者持续参与医疗服务并捕获后续心血管事件。结局评估的时间窗自索引事件后第1天开始,延伸至术后30天和3个月。主要结局包括急性心肌梗死(AMI;ICD-10:I21)和卒中(ICD-10:I63.9)。在研究时间窗之前已有这些结局记录病史的患者被排除在风险分析和生存分析之外。为尽量减少混杂,在CVD队列与非CVD队列之间以1:1比例进行了倾向性评分匹配(PSM)。匹配变量包括
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




