数据集概述
该数据集包含572名COVID-19幸存者与72名对照者的肺功能测试数据，覆盖意大利、法国等五个国家，通过一氧化氮弥散量（DLNO）、一氧化碳弥散量（DLCO）等指标，研究COVID-19对肺功能的长期影响，为相关病理检测提供数据支持。
文件详解
- 核心数据文件（SPSS格式）：
- Covid19_&_Controls.sav：包含所有研究对象的原始肺功能测试数据
- Covid19_&_Controls_Filtered.sav：经过筛选的572名COVID-19幸存者与72名对照者的完整数据
- Dyspnea_vs_diffusing_capacity.sav：呼吸困难程度与肺弥散功能相关性分析数据
- 核心数据文件（CSV格式）：
- Covid19_&_Controls.csv：原始数据的CSV版本，包含字段如Study_Name（研究名称）、SubjectID（受试者ID）、Age（年龄）、DLNO_Zscore_Classification（DLNO Z值分类）等
- Covid19_&_Controls_Filtered.csv：筛选数据的CSV版本，包含字段如location（研究地点）、Disease（疾病状态）、Sex（性别）、DLCO_Zscore_Classification（DLCO Z值分类）等
- Dyspnea_vs_diffusing_capacity.csv：呼吸困难与弥散功能分析数据的CSV版本
适用场景
- 呼吸病学研究：分析COVID-19对肺弥散功能的长期影响机制
- 临床诊断优化：评估DLNO与DLCO联合检测在COVID-19相关肺病理检测中的应用价值
- 公共卫生监测：研究不同地区COVID-19幸存者的肺功能恢复情况
- 医学统计模型构建：基于混合模型二元逻辑回归分析肺功能指标与COVID-19的关联
