数据集概述
本数据集是曼海姆应用科学大学生物医学信息学与数据科学硕士课程作业的产物，用于实践FAIR数据发布原则。数据基于模拟场景构建，假设整合自3项COVID-19研究，旨在分析不同药物对COVID-19病程的影响，以及性别或种族对药物疗效的作用。数据集包含3个文件，无真实COVID-19研究数据。
文件详解
- 文件名称：Metadata_Items_Hausarbeit_Datensatz_COVID19_LK_v4.markdown
- 文件格式：Markdown
- 字段映射介绍：包含数据集的元数据项描述，可能涉及数据字段定义、数据处理流程说明等内容。
- 文件名称：Metadata_Dataset_Hausarbeit_Datensatz_COVID19_LK_v4.xml
- 文件格式：XML
- 字段映射介绍：以XML格式存储的数据集元数据，可能包含数据集的基本信息、来源说明、数据结构定义等标准化元数据内容。
- 文件名称：Hausarbeit_Datensatz_COVID19_LK_v4.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含模拟的COVID-19药物疗效分析数据，可能涉及患者基本信息、药物使用情况、疗效指标等数据字段。
数据来源
曼海姆应用科学大学生物医学信息学与数据科学硕士课程作业（模块：研究数据管理，指导教师：Dagmar Waltemath教授）
适用场景
- 医学数据FAIR原则实践：用于学习和实践如何将医学相关数据按照FAIR原则进行整理和发布。
- 药物疗效分析方法练习：基于模拟数据，练习分析不同药物对COVID-19病程的影响，以及性别或种族对药物疗效的作用。
- 医学数据元数据管理：通过XML和Markdown格式的元数据文件，学习医学数据集元数据的构建和管理方法。
- 课程作业数据处理实践：作为生物医学信息学与数据科学相关课程的作业数据，用于练习数据整合、分析和发布流程。
