重症监护患者支持治疗数据集CriticalCarePatientSupportTreatmentDataset-trthingnes
数据来源：互联网公开数据
标签：重症监护, 医疗数据, 患者支持, 临床分析, 治疗效果, 疾病诊断, 数据分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了重症监护病房（ICU）中患者的临床信息，旨在评估支持治疗的效果和患者预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为单次或短期临床研究的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为医疗机构的临床数据。
数据维度：数据集包含多个关键变量，包括患者年龄（age）、主要疾病诊断（dzgroup）、合并症数量（num.co）、受教育程度（edu）、收入水平（income）、Sepsis-related Organ Failure Assessment (SOFA)评分（scoma）、总治疗费用（totcst）、种族（race）、平均血压（meanbp）、心率（hrt）、呼吸频率（resp）、体温（temp）以及氧合指数（pafi）。
数据格式：CSV格式，文件名为support.csv，易于进行数据处理和统计分析。
来源信息：数据来源于医学研究，已对原始数据进行整理和结构化处理。
该数据集适合用于临床医学研究、医疗数据分析和预测模型构建。
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：适用于重症医学、临床流行病学等领域的学术研究，如评估不同疾病诊断和治疗方案对患者预后的影响，分析影响治疗费用的关键因素。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其是在医院管理、医疗资源分配、疾病风险评估和治疗方案优化等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如制定个性化治疗方案、优化ICU资源配置、预测患者住院时间和费用等。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解临床数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索影响重症监护患者预后的关键因素，评估支持治疗的效果，以及构建预测模型以改善患者护理。
