资源受限环境中低氧血症儿童死亡率风险因素（全球PARITY研究二次分析）
全球PARITY研究二次分析数据，探讨资源受限环境中低氧血症儿童的死亡率风险因素及呼吸护理资源影响。
基本信息
资源简介
资源受限环境中低氧血症儿童死亡率风险因素（全球PARITY研究二次分析）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Risk Factors for Mortality in Children with Hypoxemia in Resource-Constrained Settings: A Secondary Analysis of Global PARITY (Paediatric Acute Critical Illness Point Prevalence Study)》。源站首次发布：2025。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Hypoxemia, a mortality predictor and hallmark of pediatric acute respiratory distress syndrome (PARDS), is disproportionately common in resource-constrained settings (RCS). The burden of PARDS in RCS is likely substantial considering the high prevalence of known clinical triggers (e.g., sepsis, pneumonia, trauma), but it is challenging to diagnose due to limited diagnostic resources. We aimed to: (1) describe respiratory care resource availability in RCS hospitals and test whether av…
【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.library.ubc.ca/10.14288/1.0451382
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.library.ubc.ca/10.14288/1.0451382
标准获取流程：
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- 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))
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