数据集概述
本数据集基于单一大型医疗系统的门诊患者数据，通过无监督学习算法（LIMIT）筛选出与体温无关的诊断记录，结合混合效应模型分析年龄、性别、身高、体重及时间对正常口腔温度的影响，生成个体化正常体温范围，为临床体温评估提供数据支持。
文件详解
- README.md: 文档格式，数据集概述文档，包含数据来源、研究背景及数据使用说明。
- Section_B_Temperature_Modeling.pdf: PDF格式，体温建模分析报告，可能包含模型构建方法、结果及讨论。
- Anon_AnalysisDataV2.zip: 压缩包格式，匿名分析数据文件，包含筛选后的门诊患者体温及相关变量数据。
- Section_C_LIMIT.Rmd: R Markdown格式，LIMIT算法实现代码文件，记录数据筛选的具体方法与步骤。
- Section_A_SAS.md: 文档格式，SAS分析说明文档，可能包含数据预处理或统计分析的SAS代码说明。
数据来源
Stanford Research Repository (STARR/STRIDE)、Stanford Health Care
适用场景
- 临床医学研究：分析不同人群正常口腔温度的分布特征及影响因素。
- 医疗数据分析：验证无监督学习算法在临床数据筛选中的应用效果。
- 公共卫生研究：为制定个体化体温评估标准提供数据参考。
- 统计方法应用：探索混合效应模型在医疗数据多变量分析中的实践价值。
