新冠患者临床特征与死亡预测数据集COVID-19PatientClinicalFeaturesandMortalityPredictionDataset-jokerpablo
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠肺炎, 临床特征, 死亡预测, 流行病学, 医疗健康, 统计分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的新冠肺炎患者的临床特征信息，记录了患者的性别、年龄、合并症、住院情况、重症监护室（ICU）使用情况以及最终的死亡结局。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的新冠患者临床特征快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了患者的多种临床指标，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
sex（性别），patient_type（患者类型），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（是否患有慢性阻塞性肺病），asthma（是否患有哮喘），inmsupr（是否免疫抑制），hypertension（是否患有高血压），other_disease（是否患有其他疾病），cardiovascular（是否患有心血管疾病），obesity（是否肥胖），renal_chronic（是否患有慢性肾病），tobacco（是否有吸烟史），icu（是否进入ICU），death（是否死亡）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_data_3.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医疗或研究机构，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于新冠肺炎相关研究，包括临床特征分析、风险因素识别、死亡预测模型构建等。
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：适用于新冠肺炎流行病学、临床医学等领域的研究，例如探索不同临床特征与患者预后的关系。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其在风险评估、患者分层、医疗资源分配等方面具有参考价值。
决策支持：支持医院和公共卫生部门制定更有效的治疗方案和防控策略。
教育和培训：作为医学、公共卫生等专业学生的实训案例，帮助他们深入理解疾病特征和数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测新冠患者的死亡风险，并识别关键的风险因素，从而优化临床决策。
