Assessment of outcomes of calciphylaxis
This dataset is a medical research dataset focusing on the assessment of clinical outcomes in calciphylaxis, a rare but severe vascular calcification disorder. It contains supplementary tables that record structured information such as patient clinical characteristics, treatment processes, laboratory indicators, and prognosis data, sourced from real-world clinical studies or case collections. The dataset can be used for epidemiological analysis of calciphylaxis, treatment efficacy comparison, exploration of prognostic factors, and research on clinical decision support.
基本信息
About
This dataset is a medical research dataset focusing on the assessment of clinical outcomes in calciphylaxis, a rare but severe vascular calcification disorder. It contains supplementary tables that record structured information such as patient clinical characteristics, treatment processes, laboratory indicators, and prognosis data, sourced from real-world clinical studies or case collections. The dataset can be used for epidemiological analysis of calciphylaxis, treatment efficacy comparison, exploration of prognostic factors, and research on clinical decision support.
https://data.mendeley.com/datasets/nxsxgvthzm
下载信息
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Unavailable公开下载
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/nxsxgvthzm
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
该数据集是一个医学研究数据集，主要关注钙化防御（calciphylaxis）这一罕见但严重的血管钙化疾病的临床结局评估。数据集包含补充表格，记录了患者临床特征、治疗过程、实验室指标及预后数据等结构化信息，数据来源于真实临床研究或病例收集。该数据集可用于钙化防御的流行病学分析、治疗效果比较、预后因素探索以及相关临床决策支持研究。
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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