精神疾病患者活动与症状数据MentalDisorderPatientsActivityandSymptomsData-jhamb21
数据来源：互联网公开数据
标签：精神疾病, 临床数据, 时间序列分析, 活动监测, 症状评估, 抑郁症, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自临床研究的精神疾病患者活动与症状数据，记录了患者在特定时间内的活动水平、临床症状以及人口学信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2003年5月7日。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为特定临床试验或研究中的患者数据。
数据维度：数据集包括时间戳（timestamp）、日期（date）、活动水平（activity）、分钟（minute）、星期几（day）、患者分组（number）、性别（gender）、住院情况（inpatient）、婚姻状况（marriage）、工作情况（work）、MADRS评分（madrs1, madrs2）、平均年龄（avg_age）、平均教育程度（avg_edu）、平均MADRS评分（avg_madrs）、MADRS评分变化（delta_madrs）和分组（group）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为all_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于临床研究，已进行结构化处理。
该数据集适合用于精神疾病相关的研究，特别是关于活动与症状关联性分析、病情发展趋势预测等。
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：适用于精神病学、心理学等领域的学术研究，如活动水平与MADRS评分的相关性分析、抑郁症病情发展预测、个体化治疗方案评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在精神疾病的早期诊断、病情监测、治疗效果评估等方面。
决策支持：支持临床医生制定更精准的治疗方案和管理策略，优化患者的治疗效果。
教育和培训：作为精神病学、生物统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解临床数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索患者活动与精神状态之间的关系，帮助用户实现对精神疾病的深入理解，并改进患者的治疗和护理。
