新冠肺炎患者临床特征数据集COVID-19PatientClinicalFeatures-jokerpablo
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠肺炎, 临床特征, 病例分析, 流行病学, 医疗数据, 疾病预测, 数据挖掘, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含关于新冠肺炎患者的临床特征数据，记录了患者的性别、就诊类型、入院前天数、是否插管、是否患有肺炎、年龄、是否怀孕、是否患有糖尿病、慢性阻塞性肺病（COPD）、哮喘、免疫抑制、高血压、其他疾病、心血管疾病、肥胖、慢性肾病、吸烟史、是否进入ICU以及最终是否死亡等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为特定时期的新冠肺炎患者临床信息快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种临床特征，可用于分析不同患者群体的表现。
数据维度：数据集包括“sex”（性别）、“patient_type”（就诊类型）、“days before entry”（入院前天数）、“intubed”（是否插管）、“pneumonia”（是否患有肺炎）、“age”（年龄）、“pregnancy”（是否怀孕）、“diabetes”（是否患有糖尿病）、“copd”（慢性阻塞性肺病）、“asthma”（哮喘）、“inmsupr”（免疫抑制）、“hypertension”（高血压）、“other_disease”（其他疾病）、“cardiovascular”（心血管疾病）、“obesity”（肥胖）、“renal_chronic”（慢性肾病）、“tobacco”（吸烟史）、“icu”（是否进入ICU）和“death”（是否死亡）等19个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为final_data_1.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源信息未明确。已进行标准化处理。
该数据集适合用于新冠肺炎相关的临床特征研究和数据建模分析。
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：适用于流行病学、医学研究和公共卫生领域的学术研究，如新冠肺炎患者的临床特征分析、危险因素评估、疾病严重程度预测等。
行业应用：可以为医疗机构、公共卫生部门提供数据支持，特别是在患者管理、资源分配、疾病预后预测等方面。
决策支持：支持卫生政策制定和医疗资源优化配置，帮助制定更有效的疾病防控策略。
教育和培训：作为医学、公共卫生等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新冠肺炎的临床表现和影响因素。
此数据集特别适合用于探索新冠肺炎患者临床特征与预后之间的关系，帮助用户实现对疾病风险的评估、患者管理优化和临床决策支持。
