基于机器学习预测住院期间尿路感染风险：一项回顾性队列研究
基于约30万例丹麦住院患者数据，利用机器学习和自然语言处理构建尿路感染风险预测模型。
基本信息
资源简介
基于机器学习预测住院期间尿路感染风险：一项回顾性队列研究
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Prediction of risk of acquiring urinary tract infection during hospital stay based on machine-learning: a retrospective cohort study》。
【数据内容】
源站原始描述：Objective : The aim of the current study was to develop two predictive models, using data from the index admission as well as historic data on a patient, to predict the development of UTI at the time of entry to the hospital. Methods: Retrospective cohort analysis of approx. 300,000 adult admissions in a Danish region was performed. We developed models for UTI prediction with five machine-learning algorithms using demographic information, laboratory results, data on antibiotic treatment, past me…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.6djh9w107。
【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.org/10.5061/dryad.6djh9w107
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.6djh9w107
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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