全球慢性肾脏病患病率:系统综述与meta分析数据集

主题标签:慢性肾脏病、全球患病率、系统综述、meta分析、泌尿生殖系统疾病、流行病学。本站分类:泌尿生殖系统疾病。本数据集为泌尿生殖系统疾病领域公开数据集,主题涵盖慢性肾脏病。

google_dataset
浏览 16
其他回归慢性肾脏病全球患病率系统综述meta分析泌尿生殖系统疾病流行病学
Data from: Global prevalence of chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

全球慢性肾脏病患病率:系统综述与meta分析数据集

该数据集英文名为“Data from: Global prevalence of chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis”,来源于数据存储平台 datadryad.org,在本站被归类为泌尿生殖系统疾病 / 其他。从主题上看,该数据集围绕慢性肾脏病(chronic kidney disease)的全球患病率展开,关联系统综述与 meta 分析,并涉及流行病学、泌尿生殖系统疾病等方向。其源站描述指向 Nathan R. Hill、Samuel T. Fatoba、Jason L. Oke、Jennifer A. Hirst、Christopher A. O’Callaghan、Daniel S. Lasserson 与 F. D. Richard Hobbs 于 2017 年发布的一项数据集,DOI 为 http://doi.org/10.5061/dryad.3s7rd。整体而言,该数据集属于泌尿生殖系统疾病领域的公开数据集,主题涵盖慢性肾脏病,适合关注全球患病率、系统综述与 meta 分析的研究者参考。

【数据集背景】

该数据集对应的研究主题为慢性肾脏病的全球患病率,采用系统综述与 meta 分析的方法框架。慢性肾脏病属于泌尿生殖系统疾病范畴,其全球患病率是流行病学关注的重要问题。该数据集由 Nathan R. Hill、Samuel T. Fatoba、Jason L. Oke、Jennifer A. Hirst、Christopher A. O’Callaghan、Daniel S. Lasserson 与 F. D. Richard Hobbs 于 2017 年发布,来源站为 datadryad.org。本站将其分类为泌尿生殖系统疾病 / 其他。数据集英文名称明确指向“Global prevalence of chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis”,说明其核心内容与全球患病率的系统综述和 meta 分析相关。关于该研究的更详细背景,如具体研究问题、纳入排除标准、检索策略等,源站未提供。

【数据内容】

该数据集的主题标签包括慢性肾脏病、全球患病率、系统综述、meta 分析、泌尿生殖系统疾病、流行病学。从名称和主题标签可以判断,其内容与慢性肾脏病的全球患病率系统综述和 meta 分析有关。本站分类为泌尿生殖系统疾病 / 其他,进一步表明其领域归属。关于数据集的具体内容,例如包含哪些变量、数据表结构、样本量、统计指标、时间范围、地理覆盖范围等,源站未提供。因此,无法从现有信息中确定其数据文件的具体形式与字段构成。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 datadryad.org,源站描述中列出了作者信息与发布年份 2017 年,并提供了 DOI:http://doi.org/10.5061/dryad.3s7rd。该数据集为公开数据集,属于泌尿生殖系统疾病领域。关于数据采集的具体方法、原始研究筛选流程、数据提取方式、检索数据库、检索时间范围等,源站未提供。因此,无法进一步说明其采集细节与来源研究的完整清单。

【适用场景】

该数据集适用于慢性肾脏病全球患病率相关的系统综述与 meta 分析研究,也可用于流行病学领域中对泌尿生殖系统疾病负担的探讨。由于主题标签涵盖慢性肾脏病、全球患病率、系统综述、meta 分析、泌尿生殖系统疾病与流行病学,其潜在应用场景包括了解全球患病率的研究证据、支持二次分析、方法学参考以及教学演示等。但具体适用场景需结合数据集实际内容判断,源站未提供详细说明。

【使用方法】

关于该数据集的使用方法,源站未提供。无法确定其数据格式、读取方式、所需软件、分析流程或配套文档。使用者如需使用,应参考源站 datadryad.org 上该数据集的页面说明与 DOI 链接所指向的正式记录。

【质量与限制】

该数据集为 2017 年发布,来源站为 datadryad.org,属于公开数据集。关于其质量评价、数据完整性、准确性、更新情况、局限性等,源站未提供。由于缺乏具体数据内容与采集方法的信息,无法对其质量与限制做出进一步判断。

【引用与许可】

该数据集的引用信息为:Nathan R. Hill; Samuel T. Fatoba; Jason L. Oke; Jennifer A. Hirst; Christopher A. O’Callaghan; Daniel S. Lasserson; F. D. Richard Hobbs (2017). Global prevalence of chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.3s7rd。关于该数据集的许可条款、使用限制与再分发条件,源站未提供。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://datadryad.org/stash/dataset/doi%253A10.5061%252Fdryad.3s7rd

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

Nathan R. Hill; Samuel T. Fatoba; Jason L. Oke; Jennifer A. Hirst; Christopher A. O’Callaghan; Daniel S. Lasserson; F. D. Richard Hobbs (2017). Global prevalence of chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.3s7rd

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案