异基因造血干细胞移植allo-HCT临床预后数据集Allo-HCTClinicalPrognosisDataset-tomaszlasota
数据来源：互联网公开数据
标签：造血干细胞移植, allo-HCT, 临床预后, 生存分析, 机器学习, 医疗数据, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含与异基因造血干细胞移植（allo-HCT）相关的临床数据，旨在用于预测患者的预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“year_hct”字段推测，数据记录可能集中在2016年左右及前后。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可以推断为全球范围内的HCT临床实践数据。
数据维度：数据集包含55个特征，涵盖患者的临床病史、移植相关信息、HLA匹配情况、合并症、治疗方案以及预后指标等。关键字段包括：ID（患者唯一标识）、dri_score（疾病风险指数）、psych_disturb（精神疾病史）、cyto_score（细胞遗传学风险评分）、diabetes（糖尿病史）、hla_match_c_high（HLA-C位点高分辨匹配）、efs（无事件生存期）和efs_time（无事件生存时间）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于临床研究或医疗数据库，已进行匿名化处理。该数据集适合用于HCT患者预后预测、风险因素分析以及生存分析研究。
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：适用于血液学、肿瘤学和移植医学领域的学术研究，如allo-HCT患者的生存分析、预后因素分析、风险分层研究等。
行业应用：可以为医院和医疗机构提供数据支持，特别是在优化allo-HCT治疗方案、提升患者管理水平、辅助临床决策等方面。
决策支持：支持临床医生进行个体化风险评估和治疗方案选择，提高治疗效果和患者生存率。
教育和培训：作为医学和生物统计学课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解allo-HCT的临床过程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响allo-HCT患者预后的关键因素，构建预测模型，并评估不同治疗方案的疗效，从而改善临床实践。
