临床编码表 - 髋部骨折 - Aurum

包含髋部骨折的Read、SNOME和EMIS临床编码列表,支持疾病编码映射。

London School of Hygiene & Tropical MedicineLondon School of Hygiene & Tropical Medicine
DataCite Commons
2023-12-19 更新
浏览 33
文本分类Hip fractureSNOME codesEMIS codesRead codes
Clinical codelist - hip fractures - Aurum

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2023-12-19

资源简介

临床编码表 - 髋部骨折 - Aurum

【一句话概览】

该资源标题为“Clinical codelist - hip fractures - Aurum”,提供用于髋部骨折的 Read、SNOME 与 EMIS 编码,共 1 个文件,合计 11.6 KB。源站标签包括 Hip fracture、SNOME codes、EMIS codes 和 Read codes,分类为 EPNC,许可为 CC BY 4.0(来源 LSHTM Data Compass,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Clinical codelist - hip fractures - Aurum》。源站首次发布:2023-05-16。

【数据内容】

主表 codelist_fracture_hip_Aurum.txt 含 2 列、样本前 175 行结构完整。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 11.63 KB。codelist_fracture_hip_Aurum.txt:text/plain,11.63 KB。

【主题与分类】

源站学科分类:EPNC。主题标签:Hip fracture、SNOME codes、EMIS codes、Read codes。

【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。文本类数据可用于医学自然语言处理,如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面:https://datacompass.lshtm.ac.uk/id/eprint/3440/

使用许可:CC BY 4.0。

【使用注意】

· 源站最后修改于 2026-07-30,引用时请注意版本时效。

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。

暂未开放

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://datacompass.lshtm.ac.uk/id/eprint/3440

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))

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