心脏病学实践中缺血性中风负担
该数据集包含2017年至2025年间北非四家心脏病中心的7,298名成年患者的电子健康记录，通过ICD-10编码和影像学确认识别缺血性中风病例，数据模态为结构化临床表格，主要用于研究缺血性中风在心脏病患者中的流行病学负担、风险因素（如高血压、房颤）以及二级预防的临床管理差距，为资源有限地区优化卒中预防策略和标准化护理提供依据。
基本信息
资源简介
心脏病学实践中缺血性中风负担
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Ischemic Stroke Burden in Cardiology PracticeIschemic Stroke Burden in Cardiology Practice: Prevalence, Trends, and Unmet Needs in North Africa》。项目资助方：none。源站首次发布：2025-06-10。
【数据内容】
源站原始描述：Ischemic stroke, responsible for 87% of stroke cases globally, imposes a significant burden on healthcare systems, particularly in under-resourced regions. This multicenter retrospective cohort study analyzed ischemic stroke (AVCi) prevalence across four North African cardiology centers (2017–2025) to delineate demographic and regional risk patterns. Utilizing harmonized electronic health record (EHR) data from 7,298 adults with cardiovascular risk factors, we identified AVCi cases via ICD-10 co…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 2.20 MB。Ischemic Stroke Burden in Cardiology Practice.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，2.20 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.29282162.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。主题标签：Pre Ischemic stroke (AVCi) -Multicenter retrospective cohort -Hypertension and atrial fibrillation -Resource-limited settings -Secondary prevention。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/preprint/Ischemic_Stroke_Burden_in_Cardiology_Practice/29282162
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Debbiche, Khalid (2025). Ischemic Stroke Burden in Cardiology PracticeIschemic Stroke Burden in Cardiology Practice: Prevalence, Trends, and Unmet Needs in North Africa. figshare. Preprint
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-06-14，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/Ischemic_Stroke_Burden_in_Cardiology_Practice/29282162/1
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数据说明
本数据集源于一项多中心回顾性队列研究，旨在评估心脏病学实践中缺血性中风（AVCi）的流行病学负担。数据集包含2017年至2025年间来自北非四家心脏病中心的7,298名具有心血管危险因素的成年患者的电子健康记录（EHR）数据，通过ICD-10编码（I63）和影像学确认识别中风病例，并利用自然语言处理（NLP）和临床裁决进行验证。数据涵盖了人口统计学信息、风险因素（如高血压、房颤、吸烟）、临床管理及预防措施等。研究揭示了中风患病率、年龄与性别差异、可干预风险因素的作用以及二级预防中的护理差距。该数据集主要用于心血管疾病与中风流行病学、风险分层、临床指南实施及资源有限地区卒中预防策略的研究。
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