美国糖尿病临床护理十年数据集

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本数据集汇集了过去十年内美国糖尿病患者的临床护理记录，涵盖患者基本信息、血糖监测结果及治疗方案等关键信息。数据集属性如下：（1）记录的是患者的一次住院治疗。（2）该记录涉及一次糖尿病发作事件，在此期间输入系统的任何类型糖尿病诊断均被纳入统计。（3）患者的住院时间不少于一天，不超过十四天。（4）在遭遇过程中进行了实验室测试。（5）在遭遇过程中服用了药物。数据集包含以下属性：患者数量、种族、性别、年龄、入院类型、住院时长、接诊医生的医学专业背景、进行的实验室检查次数、HbA1c检测结果（反映血糖控制情况）、诊断信息，用药种类和数量以及糖尿病治疗药物详情。此外还包括了患者在住院前一年内的门诊就诊次数、急诊就诊次数及住院记录等。关于24种通用名称药物的具体特征：数值上，“向上”表示剂量增加；“向下”则代表剂量减少；“稳定”的含义是剂量没有变化；而未开具该类药物的情况用“否”来标记。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

美国糖尿病临床护理十年数据集

优质

本数据集汇集了过去十年内美国糖尿病患者的临床护理记录，涵盖患者基本信息、血糖监测结果及治疗方案等关键信息。数据集属性如下：（1）记录的是患者的一次住院治疗。（2）该记录涉及一次糖尿病发作事件，在此期间输入系统的任何类型糖尿病诊断均被纳入统计。（3）患者的住院时间不少于一天，不超过十四天。（4）在遭遇过程中进行了实验室测试。（5）在遭遇过程中服用了药物。数据集包含以下属性：患者数量、种族、性别、年龄、入院类型、住院时长、接诊医生的医学专业背景、进行的实验室检查次数、HbA1c检测结果（反映血糖控制情况）、诊断信息，用药种类和数量以及糖尿病治疗药物详情。此外还包括了患者在住院前一年内的门诊就诊次数、急诊就诊次数及住院记录等。关于24种通用名称药物的具体特征：数值上，“向上”表示剂量增加；“向下”则代表剂量减少；“稳定”的含义是剂量没有变化；而未开具该类药物的情况用“否”来标记。

糖尿病血糖数据集-数据集

优质

该数据集包含大量糖尿病患者的血糖测量值及其他相关健康信息，旨在支持医疗研究与模型训练，帮助改善糖尿病管理及患者生活质量。糖尿病之血糖数据集-数据集包含了与糖尿病患者相关的血糖记录和其他相关信息。该数据集旨在帮助研究者和医疗工作者更好地理解糖尿病的发展趋势及其管理方法。通过分析这些数据，可以发现潜在的模式、风险因素以及有效的治疗策略，从而改善患者的健康状况并提高生活质量。

糖尿病数据集（diabetes.csv）

优质

糖尿病数据集(diabetes.csv)包含了一系列关于病患的医疗指标和对应的疾病发展情况，用于研究与糖尿病相关的风险因素及预测模型开发。您提到的“diabetes.csv”是一个数据文件，通常用于与糖尿病相关的数据分析或机器学习项目。这个CSV文件包含了关于糖尿病的数据集，可以用来进行各种研究、建模或是教育目的的学习活动。如果您需要进一步的信息或者帮助来理解如何使用这个特定的数据集，请告诉我您的具体需求。

糖尿病数据集.zip

优质

本数据集包含各类糖尿病患者的医疗记录和生理指标信息，旨在用于研究疾病发展、预测模型建立及临床决策支持系统开发。编号、性别、日期、天门冬氨酸氨基转换酶、丙氨酸氨基转换酶、碱性磷酸酶、r-谷氨酰基转换酶、总蛋白、白蛋白、球蛋白、白球比例、甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、尿素、肌酐、尿酸、白细胞计数、红细胞计数、血红蛋白、红细胞压积、红细胞平均体积、红细胞平均血红蛋白量、红细胞平均血红蛋白浓度、红细胞体积分布宽度、血小板计数、血小板平均体积、血小板体积分布宽度、血小板比积、中性粒细胞% 、淋巴细胞% 、单核细胞% 、嗜酸细胞% 、嗜碱细胞% 和血糖。

糖尿病数据集（Diabetes）

优质

糖尿病数据集是一份包含患者医疗记录的数据集合，旨在用于研究与预测糖尿病的发展及相关并发症。糖尿病数据集通常包含有关糖尿病患者的各种健康指标的信息。这些数据可以用于研究、开发预测模型以及理解疾病的发展过程。通过分析这样的数据集，研究人员能够探索不同因素对糖尿病的影响，并提出有效的预防和治疗策略。

糖尿病数据集（Diabetes）

优质

糖尿病数据集(Diabetes)包含了患者的医疗记录和生理指标，用于预测糖尿病的发展情况，是机器学习中经典的回归问题数据集。数据集的核心文件是`diabetes.csv`，这是一个常见的CSV（Comma Separated Values）格式的文件，便于在各种编程语言和数据分析工具中进行处理。CSV文件中的每一行代表一个患者的记录，每列则对应特定变量，如患者的基本信息、生理指标等。通过分析这个数据集，可以执行多种统计和机器学习任务，在实际应用中这些结果有助于医生和研究人员识别糖尿病高风险人群，优化治疗方案，并提前预防疾病的发生。此外，数据集的开放性促进了科研合作与算法创新，推动了医疗健康领域的发展。

Pima Indians糖尿病数据集

优质

Pima Indians糖尿病数据集收录了皮马印第安妇女的健康指标，旨在预测该群体患糖尿病的风险，是机器学习中广泛使用的数据分析资源。 Pima Indians Diabetes数据集是机器学习与人工智能领域的重要资源之一。

基于数据挖掘技术的糖尿病临床数据研究分析.pptx

优质

本PPT探讨了利用数据挖掘技术对糖尿病患者临床数据进行深入研究和分析的方法与应用，旨在揭示疾病特征及优化治疗方案。本次演示基于数据挖掘技术对糖尿病临床数据进行了深入分析，并为医生提供有价值的信息以提高患者治疗效果。我们选择了某三甲医院的1000例糖尿病患者的电子病历进行研究，涵盖了各项指标及病情进展情况的数据采集、预处理和深度分析。在数据分析阶段，采用了聚类分析、关联规则分析以及决策树算法等技术手段。通过聚类分析发现了一些患者群体的特点：例如血糖控制不佳且并发症较多的特定组别；同时识别出年龄较大、男性身份与高血压病史等因素可能增加糖尿病并发症的风险。此外，利用决策树模型也揭示了如年龄、血压及血脂等相关指标对预测病情风险的重要作用。研究结果为临床医生提供了参考依据，帮助他们根据患者的具体状况制定更有效的治疗方案和预防措施。然而，该研究存在一定局限性：数据来源单一且未与其他潜在影响因素（例如遗传背景或生活习惯）进行综合考量，可能会影响结论的全面性和准确性。未来的研究计划将进一步扩大样本范围并整合更多维度的数据资源；深入探究不同类型及阶段糖尿病患者之间的差异与共性特征，并推动个体化治疗方案的发展。相信通过这些努力可以更好地利用数据挖掘技术的优势来提升糖尿病患者的医疗质量和生活品质。综上所述，本次演示证明了数据挖掘技术在提高糖尿病临床数据分析质量方面的潜力和价值，同时也指出了进一步改进研究方法的方向以增强结果的可靠性和实用性。

Pima Indians糖尿病数据集（pima_data.csv）

优质

这是一个包含Pima印第安人糖尿病相关健康指标的数据集，旨在预测个体在未来五年内是否会患上糖尿病。数据集中包含了多项医学检测结果和统计信息。《机器学习-python实践》一书中提到的印第安人糖尿病数据集，在该书推荐的相关网站上已经找不到资源了。