CDC 每周医院呼吸系统数据(HRD)指标(按辖区,NHSN,初步数据)
该数据集代表自 2020 年 8 月起向 CDC 国家医疗安全网络(NHSN)报告的、汇总至国家及州/领地层级的初步每周医院呼吸系统数据和指标

基本信息
资源简介
CDC 每周医院呼吸系统数据(HRD)指标(按辖区,NHSN,初步数据)
该数据集代表自 2020 年 8 月起向 CDC 国家医疗安全网络(NHSN)报告的、汇总至国家及州/领地层级的初步每周医院呼吸系统数据和指标
CDC - Weekly Hospital Respiratory Data (HRD) Metrics by Jurisdiction, National Healthcare Safety Network (NHSN) (Preliminary)
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集代表自 2020 年 8 月起向 CDC 国家医疗安全网络(NHSN)报告的、汇总至国家及州/领地层级的初步每周医院呼吸系统数据和指标。该数据集每周三更新,包含上一报告周(周日至周六)向 NHSN 报告的初步数据。截至 2024 年 4 月 30 日的报告日期数据代表 HHS 部长指定的先前强制报告期内报告的数据。2024 年 5 月 1 日至 2024 年 10 月 31 日报告日期的数据代表在无强制要求情况下自愿报告的数据。2024 年 11 月 1 日及之后报告日期的数据代表当前强制报告期内报告的数据。所有捕获呼吸道合胞病毒(RSV)信息的数据和指标在 2024 年 11 月 1 日之前均为自愿报告。该数据集中包含的所有数据
【主题与分类】
主题标签:COVID-19。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://www.datalumos.org/datalumos/project/238555/version/V1/view
下载信息
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数据集获取
源站:https://doi.org/10.3886/e238555v1
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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:
数据说明
该数据集代表自2020年8月起向CDC国家医疗安全网络(NHSN)报告的初步每周医院呼吸道数据及指标,汇总至国家和州/地区层面。该数据集每周三更新,包含上一报告周(周日至周六)向NHSN报告的初步数据。截至2024年4月30日的报告日期数据,代表在HHS部长规定的先前强制报告期内所报告的数据。2024年5月1日至2024年10月31日报告日期的数据,代表在无强制要求情况下自愿报告的数据。自2024年11月1日起的报告日期数据,代表在当前强制报告期内所报告的数据。所有涉及呼吸道合胞病毒(RSV)信息的数据和指标在2024年11月1日之前均为自愿报告。本数据集包含的所有数据均为汇总计数,并包括涉及医院容量、占用率、住院人数和新入院人数的专项指标,以及相应的指标说明特定报告周的報告覆盖率。
NHSN监测美国所有急症护理医院和关键接入医院的医疗系统压力和能力的全国及地方趋势。有关根据美国医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)要求进行报告授权的更多信息,请访问:医院和关键接入医院(CAH)报告急性呼吸道疾病的参与条件(CoP)要求更新。有关NHSN收集这些数据的更多信息,包括完整的报告指南,请访问:NHSN医院呼吸道数据。有关特定报告周(周日至周六)被视为最终数据并反映NHSN HRD仪表板每周五发布所用数据的信息,请访问:https://data.cdc.gov/Public-Health-Surveillance/Weekly-Hospital-Respiratory-Data-HRD-Metrics-by-Ju/ua7e-t2fy/about_dat
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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