孕妇妊娠糖尿病诊断数据集GestationalDiabetesMellitusDiagnosisDataset-rishitaverma02
数据来源：互联网公开数据
标签：妊娠糖尿病, GDM, 医疗诊断, 生物医学, 临床数据, 机器学习, 健康管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究或临床实践的数据，记录了孕妇的生理特征和妊娠糖尿病（GDM）诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但数据记录了与妊娠相关的生理指标，可用于全球范围内的GDM研究。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如：
Case Number（病例编号）
Age（年龄）
No of Pregnancy（怀孕次数）
Gestation in previous Pregnancy（既往妊娠的孕周）
BMI（体重指数）
HDL（高密度脂蛋白胆固醇）
Family History（家族史）
unexplained prenetal loss（不明原因的产前流失）
Large Child or Birth Default（巨大儿或出生缺陷）
PCOS（多囊卵巢综合征）
Sys BP（收缩压）
Dia BP（舒张压）
OGTT（口服葡萄糖耐量试验）
Hemoglobin（血红蛋白）
Sedentary Lifestyle（久坐的生活方式）
Prediabetes（前期糖尿病）
Class Label(GDM /Non GDM)（GDM诊断结果，0代表非GDM，1代表GDM）
数据格式：CSV格式，文件名为DATASET 1.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于研究孕妇GDM的风险因素、构建预测模型以及评估诊断准确性。
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：适用于医学研究，特别是妇产科和内分泌科领域，用于探索GDM的病理生理机制、风险因素分析、以及诊断标准的研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如辅助医生进行GDM的早期诊断和风险评估，以及开发针对GDM的个性化管理方案。
决策支持：支持医疗机构和卫生部门制定相关政策，提高孕妇的健康管理水平，降低GDM的发病率和相关并发症。
教育和培训：作为医学专业学生的实践案例，帮助学生理解GDM的诊断流程和相关风险因素，并进行数据分析和建模实践。
此数据集特别适合用于分析孕妇的健康状况与GDM诊断结果之间的关系，从而为临床实践提供数据支持，并促进GDM的早期预防和干预。
