COVID-19患者临床特征与死亡风险分析数据集COVID-19PatientClinicalFeaturesandMortalityRiskAnalysis-jokerpablo
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19, 临床数据, 死亡风险, 流行病学, 风险预测, 患者特征, 医疗健康, 数据分析
数据概述：
该数据集包含COVID-19患者的临床特征数据，记录了患者的性别、入院类型、入院前天数、肺炎情况、年龄、合并症（如糖尿病、慢性阻塞性肺病、哮喘、免疫抑制、高血压、其他疾病、心血管疾病、肥胖症、慢性肾病、吸烟史）以及死亡情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个特定时间段内收集的患者横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容涵盖了COVID-19相关的临床信息，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了患者的基本信息、病史、症状和结局，具体字段包括：sex（性别）、patient_type（入院类型）、days before entry（入院前天数）、pneumonia（肺炎）、age（年龄）、diabetes（糖尿病）、copd（慢性阻塞性肺病）、asthma（哮喘）、inmsupr（免疫抑制）、hypertension（高血压）、other_disease（其他疾病）、cardiovascular（心血管疾病）、obesity（肥胖症）、renal_chronic（慢性肾病）、tobacco（吸烟史）、death（死亡）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_data_2.csv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于COVID-19相关的临床研究，以及死亡风险预测模型的构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于COVID-19流行病学、临床特征分析、风险因素研究等学术研究。可以深入分析不同临床因素与死亡风险之间的关系。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、患者预后预测、医疗资源分配等方面。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门制定更有效的疾病防控策略，优化患者管理流程。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等专业课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解疾病传播规律和风险因素。
此数据集特别适合用于探索COVID-19患者的临床特征与死亡风险之间的关联，帮助用户构建风险预测模型，优化医疗资源配置，提升患者管理水平。
