新冠疫情患者临床数据分析数据集COVID-19PatientClinicalDataAnalysis-aldeeb
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 临床数据, 患者分析, 流行病学, 医疗健康, 风险预测, 数据挖掘, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的新冠肺炎（COVID-19）患者的临床数据，记录了患者的健康状况、治疗情况和预后信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年3月至2020年6月（具体时间范围需根据数据集内日期字段进一步确认）。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段及内容推测，可能来源于墨西哥（USMER字段可能与墨西哥卫生系统相关）。
数据维度：数据集包括多项患者临床指标，如USMER（可能为医疗机构代码）、MEDICAL_UNIT（医疗单位）、SEX（性别）、PATIENT_TYPE（患者类型）、DATE_DIED（死亡日期）、INTUBED（是否插管）、PNEUMONIA（是否患肺炎）、AGE（年龄）、PREGNANT（是否怀孕）、DIABETES（是否患糖尿病）、COPD（是否患慢性阻塞性肺病）、ASTHMA（是否患哮喘）、INMSUPR（是否免疫抑制）、HIPERTENSION（是否患高血压）、OTHER_DISEASE（是否患其他疾病）、CARDIOVASCULAR（是否患心血管疾病）、OBESITY（是否肥胖）、RENAL_CHRONIC（是否患慢性肾病）、TOBACCO（是否有吸烟史）、CLASIFFICATION_FINAL（最终分类）、ICU（是否进入ICU）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Covid Data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗机构的临床记录，数据已进行匿名化处理，但可能包含部分编码信息。
该数据集适合用于新冠疫情相关的临床研究、流行病学分析和风险预测模型的构建。
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：适用于公共卫生、流行病学和医疗健康领域的研究，如患者特征分析、疾病严重程度预测、死亡风险评估等。
行业应用：可以为医疗机构、公共卫生部门和制药企业提供数据支持，特别是在疫情监测、医疗资源分配、药物研发等方面。
决策支持：支持医疗决策、疾病预防和控制策略的制定，以及公共卫生政策的优化。
教育和培训：作为医学、公共卫生和数据科学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疫情的临床特征和影响因素。
此数据集特别适合用于探索新冠患者的临床特征与预后之间的关系，帮助用户实现对疫情发展趋势的预测、优化医疗资源配置、提升患者救治效率等目标。
