数据集概述
本数据集为发表于Wellcome Open Research的痴呆症检测研究扩展数据，包含3个附录文件。研究通过回顾性病例对照设计，探索利用初级保健电子健康记录（EHR）自动化早期检测痴呆症的可行性，分析模型提前识别能力、亚型差异及关键临床特征，为痴呆症诊断优化提供参考。
文件详解
- Appendix 1 Dementia Code List.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含研究中使用的痴呆症相关编码列表，用于从初级保健EHR中识别痴呆症病例和相关诊断信息
- Appendix 2 List of feature names.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：列出研究中纳入的77个临床特征名称，涵盖认知、身体衰弱及诊断路径相关指标
- Appendix 3 GP consultation full data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含全科医生（GP）诊疗的完整数据，支持模型训练与评估中特征提取及分类分析
数据来源
Wellcome Open Research发表的论文“Could dementia be detected from UK primary care patients' records by simple automated methods earlier than by the treating physician? A retrospective case-control study”
适用场景
- 痴呆症早期检测研究：分析初级保健数据对痴呆症提前识别的可行性及模型性能变化趋势
- 医疗数据特征工程：基于附录2的特征列表，探索影响痴呆症诊断的关键临床指标
- 初级保健诊疗路径优化：结合附录3的诊疗数据，研究痴呆症诊断路径对检测准确性的影响
- 医疗健康政策制定：为英国痴呆症诊断政策提供数据支持，推动多源数据整合与复杂建模研究
