少数族裔服务医院中卒中后颈动脉血运重建率较低
基于2007-2011年美国住院病人样本数据，分析少数族裔服务医院与白人医院在卒中后颈动脉血运重建率上的差异。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-10-08
资源简介
该数据集来源于Nationwide Inpatient Sample（2007-2011年），包含因颈动脉狭窄导致的缺血性卒中病例的ICD9-CM编码数据。研究比较了少数族裔服务医院（非白人患者≥40%）与白人医院（非白人患者<40%）在卒中后接受颈动脉内膜切除术（CEA）或颈动脉支架植入术（CAS）的使用率。数据表明，少数族裔服务医院的血运重建率显著低于白人医院，且种族差异独立于患者个体特征，提示系统层面因素的作用。
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：http://datadryad.org/dataset/doi%253A10.5061%252Fdryad.s7v0bh2
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))
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。
