美国多发性硬化症患病率健康索赔数据

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A754364c0acbf8c33dac5adb09c4c9cfd1fc94c0554e0cddc1583d681b88e968b

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

摘要 目的：通过将经验证的算法应用于多个行政健康索赔（AHC）数据集，生成美国全国多发性硬化（MS）患病率估计值。方法：将经验证的算法应用于私人、军队和公共AHC数据集，以识别2008年至2010年间的成人MS病例。在每个数据集中，我们确定了3年累计患病率总体情况，并按年龄、性别和人口普查区域进行分层。我们将保险特定和分层特定估计值应用于2010年美国人口普查数据，并汇总研究结果以计算美国2010年累计3年的MS患病率。我们还使用2个模型估计了2010年累计10年的患病率，并将我们的估计值外推至2017年。结果：美国成人人口中2010年累计10年的MS估计患病率为每100,000人309.2例（95%置信区间[CI] 308.1–310.1），代表727,344例病例。在同一时期，女性MS患病率为每100,000人450.1例（95% CI 448.1–451.6），男性为159.7例（95% CI 158.7–160.6）（女性：男性比率为2.8）。

2010年多发性硬化的估计患病率在55至64岁年龄组中最高。研究发现了美国患病率呈北高南低的梯度分布。同时还给出了2017年的多发性硬化估计患病率。结论：2010年美国全国多发性硬化的估计患病率为迄今报告的最高值，并提供证据表明南北梯度持续存在。我们基于严格算法的患病率估算方法高效，有望用于其他慢性神经系统疾病。使用说明：美国多发性硬化患病率——电子附录——2018年2月19日

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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