患者队列人口学、烧伤入院特征及损伤数据
该数据集来自单中心烧伤外科服务的队列观察性研究，包含患者队列的人口学信息、烧伤入院特征及损伤相关数据，以表格文件形式提供
基本信息
资源简介
患者队列人口学、烧伤入院特征及损伤数据
Patient cohort demographics, burn admission characteristics and injury data.
该数据集来自单中心烧伤外科服务的队列观察性研究，包含患者队列的人口学信息、烧伤入院特征及损伤相关数据，以表格文件形式提供。数据可用于分析烧伤患者的构成与入院模式，识别时间维度的变化趋势，并支持围绕烧伤外科服务与择期手术服务的频率分析等研究用途（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023-06-08。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：患者队列人口统计学特征、烧伤入院特征及损伤数据。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0286154.t001。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Evolutionary Biology、Developmental Biology、Marine Biology。主题标签：though individual holidays、met inclusion criteria、frequency analysis grouped、elective surgical services、cohort observational study、single burn center、burn surgery service、identifying temporal variations、relative admission frequency、burn admission distribution。本站分类：损伤、中毒及外因。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Evolutionary Biology、Developmental Biology、Marine Biology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Patient_cohort_demographics_burn_admission_characteristics_and_injury_data_/23405000
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Beyene, Robel T.; Stonko, David P.; Gondek, Stephen P.; Morrison, Jonathan J.; Dennis, Bradley M. (2023). Patient cohort demographics, burn admission characteristics and injury data.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Patient cohort demographics, burn admission characteristics and injury data.
- DOI：10.1371/journal.pone.0286154.t001
- 发布日期：2023-06-08
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Patient_cohort_demographics_burn_admission_characteristics_and_injury_data_/23405000
命令行下载
curl -L -o "Table 1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/41129171"
文件清单
Table 1.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 KB（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
Patient cohort demographics, burn admission characteristics and injury data.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0286154.t001（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Patient_cohort_demographics_burn_admission_characteristics_and_injury_data_/23405000）。
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