多发性硬化症首次诊断前医疗诊断的系统评估:补充材料

多发性硬化症确诊前五年内疾病和症状的索赔数据(ICD-10编码),用于病例对照研究。

DryadDryad
DataCite Commons
2025-05-01 更新
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表格多发性硬化症表格数据
A systematic assessment of medical diagnoses preceding the first diagnosis of multiple sclerosis: Supplementary materials

基本信息

模态
表格
大小
0.000185868 GB
许可
https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html
创建/更新时间
2025-05-01

资源简介

多发性硬化症首次诊断前医疗诊断的系统评估:补充材料

【数据集背景】

本数据集源站标题为《A systematic assessment of medical diagnoses preceding the first diagnosis of multiple sclerosis: Supplementary materials》。

【数据内容】

源站原始描述:Objective : To explore the occurrence of diseases and symptoms in the five years prior to diagnosis in patients with multiple sclerosis (MS) in a case-control study. Methods : Using ambulatory claims data we systematically assessed differences in the occurrence of diseases and symptoms in the five years prior to first diagnosis in patients with MS (n=10,262) as compared to patients with two other autoimmune diseases – Crohn’s disease (n=15,502) and psoriasis (n=98,432) - and individuals without…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):目的:在病例对照研究中探讨多发性硬化(MS)患者确诊前五年内疾病和症状的发生情况。方法:利用门诊理赔数据,我们系统评估了MS患者(n=10,262)在首次确诊前五年内疾病和症状的发生情况,并与另外两种自身免疫性疾病患者——克罗恩病(n=15,502)和银屑病(n=98,432)——以及无这些疾病的个体(n=73,430)进行比较。结果:与无自身免疫性疾病的对照相比,MS患者确诊前有43个ICD-10编码被记录得更频繁。许多这些发现在与其他对照组比较时得到证实。这些ICD-10编码中有很高比例代表提示脱髓鞘事件或其他神经系统诊断的症状。在排除首次确诊前已有此类记录的患者的敏感性分析中,没有任何关联仍然显著。7个ICD-10编码与MS较低的比值比相关,其中4个代表上呼吸道感染。在此,与MS的关系在敏感性分析中甚至更为明显。结论:我们的分析提示,MS患者常常并非在首次脱髓鞘事件时被诊断,而往往是在数年之后才被诊断。MS诊断前的症状和就医经历似乎与已经正在进行的

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI:doi:10.5061/dryad.63xsj3v1r。

【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://doi.org/10.5061/dryad.63xsj3v1r

使用许可:https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

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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