多发性创伤患者并发症风险检测评分系统验证数据集
包含多发性创伤患者四种评分系统比较数据，用于预测早期和晚期并发症风险。
基本信息
资源简介
多发性创伤患者并发症风险检测评分系统验证数据集
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 93.87 MB，主题涵盖 polytraumatic injuries，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《How to detect a polytrauma patient at risk of complications: A validation and database analysis of four published scales》。源站首次发布：2024-05-22。
【数据内容】
源站原始描述：Early accurate assessment of the clinical status of severely injured patients is crucial for guiding the surgical treatment strategy. Several scales are available to differentiate between risk categories. They vary between expert recommendations and scores developed on the basis of patient data (level II). We compared four established scoring systems in regard to their predictive abilities for early (e.g., hemorrhage-induced mortality) versus late (Multiple Organ Failure (MOF), sepsis, late deat…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：对严重创伤患者临床状态进行早期准确评估，对于指导
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 93.87 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.25877542.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Health care administration。主题标签：polytraumatic injuries。
【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://figshare.com/articles/dataset/How_to_detect_a_polytrauma_patient_at_risk_of_complications_A_validation_and_database_analysis_of_four_published_scales/25877542
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Halvachizadeh, Sascha (2024). How to detect a polytrauma patient at risk of complications: A validation and database analysis of four published scales. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：How to detect a polytrauma patient at risk of complications: A validation and database analysis of four published scales
- DOI：10.6084/m9.figshare.25877542.v1
- 发布日期：2024-05-22
- 文件数：1 个
- 文件总体积：93.87 MB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/How_to_detect_a_polytrauma_patient_at_risk_of_complications_A_validation_and_database_analysis_of_four_published_scales/25877542
命令行下载
curl -L -o "Vital_werte_tra_alt_tr.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/46473676"
文件清单
Vital_werte_tra_alt_tr.csv（93.87 MB）
文件总体积 93.87 MB（源站 API 实测）。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Early accurate assessment of the clinical status of severely injured patients is crucial for guiding the surgical treatment strategy. Several scales are available to differentiate between risk categories. They vary between expert recommendations and scores developed on the basis of patient data (level II). We compared four established scoring systems in regard to their predictive abilities for early (e.g., hemorrhage-induced mortality) versus late (Multiple Organ Failure (MOF), sepsis, late death) in-hospital complications.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.25877542.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/How_to_detect_a_polytrauma_patient_at_risk_of_complications_A_validation_and_database_analysis_of_four_published_scales/25877542）。
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