神经肌肉疾病Read代码列表
包含用于从CPRD中分类神经肌肉疾病患者的Read代码与SNOMED CT概念ID的Excel列表。
基本信息
资源简介
神经肌肉疾病Read代码列表
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 39.20 KB，主题涵盖 Neuromuscular diseases、neuromuscular disorders、Guillain-Barré syndrome (GBS)、myasthenia gravis、Muscular Dystrophies，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Read Code listings for Neuromuscular Disease》。项目资助方：Temporal and regional trends in neuromuscular disease prevalence and incidence, and the health and healthcare of people with neuromuscular conditions in the UK between 2000-2018。源站首次发布：2023-01-20。
【数据内容】
源站原始描述：This Excel spreadsheet summarises the Read codes and SNOMED CT concept IDs that were used in the MDUK funded project to initially classify patients with neuromuscular disease from the Clincal Practice Research Datalink (CPRD)
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本Excel电子表格总结了在MDUK资助项目中用于初步分类来自临床实践研究数据链（CPRD）的神经肌肉疾病患者的Read代码和SNOMED CT概念ID。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 39.20 KB。NMD Codes Figshare.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，39.20 KB。数据集 DOI：10.24376/rd.sgul.21878271.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Epidemiological methods。主题标签：Neuromuscular diseases、neuromuscular disorders、Guillain-Barré syndrome (GBS)、myasthenia gravis、Muscular Dystrophies、inflammatory myopathy、Charcot–Marie–Tooth disease、myotonic dystrophy。
【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://sgul.figshare.com/articles/dataset/Read_Code_listings_for_Neuromuscular_Disease/21878271
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Carey, Iain (2023). Read Code listings for Neuromuscular Disease. St George''s, University of London. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Read Code listings for Neuromuscular Disease
- DOI：10.24376/rd.sgul.21878271.v1
- 发布日期：2023-01-20
- 文件数：1 个
- 文件总体积：39.20 KB
- 源站页面：https://sgul.figshare.com/articles/dataset/Read_Code_listings_for_Neuromuscular_Disease/21878271
命令行下载
curl -L -o "NMD Codes Figshare.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/38891913"
文件清单
NMD Codes Figshare.xlsx（39.20 KB）
文件总体积 39.20 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
This Excel spreadsheet summarises the Read codes and SNOMED CT concept IDs that were used in the MDUK funded project to initially classify patients with neuromuscular disease from the Clincal Practice Research Datalink (CPRD).
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.24376/rd.sgul.21878271.v1（source: https://sgul.figshare.com/articles/dataset/Read_Code_listings_for_Neuromuscular_Disease/21878271）。
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