糖尿病患者健康状况分析数据集DiabetesPatientHealthStatus-gaolang
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗健康, 疾病诊断, 生理指标, 风险预测, 机器学习, 数据分析, 健康管理
数据概述：
该数据集包含从医疗健康数据库中提取的关于糖尿病患者的综合健康数据，旨在用于疾病诊断、风险预测和健康管理相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含多种族和不同社会经济背景的患者信息，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含45个字段，涵盖了患者的年龄、性别、种族、社会经济状况、教育程度、BMI、吸烟史、饮酒量、体力活动水平、饮食质量、睡眠质量、糖尿病家族史、妊娠期糖尿病史、多囊卵巢综合征史、前期糖尿病史、高血压、收缩压、舒张压、空腹血糖、HbA1c、血清肌酐、血尿素氮、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯、降压药使用情况、他汀类药物使用情况、降糖药使用情况、尿频、口渴、不明原因的体重下降、疲劳程度、视力模糊、伤口愈合缓慢、手脚刺痛、生活质量评分、重金属暴露、职业化学品暴露、水质、体检频率、用药依从性、健康素养、诊断结果和主治医生等。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_data.csv，方便进行数据分析与建模。
该数据集适用于糖尿病相关疾病的深入研究，支持对患者健康状况的全面评估。
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：适用于糖尿病病因学、疾病进展、风险因素分析等方面的学术研究，如疾病预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病诊断、个性化治疗方案制定、患者管理和健康教育等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行疾病风险评估、患者分层管理和资源优化配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解疾病相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者的健康状况与多种因素之间的复杂关系，帮助用户实现疾病风险预测、优化治疗方案、改善患者健康状况等目标。
