造血干细胞移植患者预后预测数据集HematopoieticStemCellTransplantationPrognosisPredictionDataset-andreeagm
数据来源：互联网公开数据
标签：造血干细胞移植, 预后预测, 临床数据, 生物医学, 机器学习, 风险评估, 医疗健康, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自CIBMTR（国际骨髓移植和细胞治疗研究中心）的数据，记录了接受造血干细胞移植（HSCT）患者的临床信息，旨在用于预测移植后的患者预后。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但通常此类数据集代表一段时间内的患者记录。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的移植中心，具体覆盖范围未明确。
数据维度：数据集包含多个与患者预后相关的变量，包括但不限于：ID（患者唯一标识符）、dri_score（供者风险指数）、psych_disturb（精神疾病史）、cyto_score（细胞遗传学风险评分）、diabetes（糖尿病史）、hla_match_c_high（HLA-C位点高度匹配）、hla_high_res_8（HLA高分辨率分型结果）、tbi_status（全身照射状态）、arrhythmia（心律失常史）、hla_low_res_6（HLA低分辨率分型结果）、graft_type（移植类型）、vent_hist（机械通气史）、renal_issue（肾脏问题）、pulm_severe（严重肺部疾病）、prim_disease_hct（移植主要疾病）、hla_high_res_6（HLA高分辨率分型结果）、cmv_status（巨细胞病毒状态）、hla_high_res_10（HLA高分辨率分型结果）、hla_match_dqb1_high（HLA-DQB1位点高度匹配）、tce_imm_match（T细胞清除免疫匹配）、hla_nmdp_6（HLA-NMDP分型结果）、hla_match_c_low（HLA-C位点低度匹配）、rituximab（利妥昔单抗使用情况）、hla_match_drb1_low（HLA-DRB1位点低度匹配）、hla_match_dqb1_low（HLA-DQB1位点低度匹配）、prod_type（产品类型）、cyto_score_detail（细胞遗传学风险评分详细信息）、conditioning_intensity（预处理强度）、ethnicity（种族）、year_hct（移植年份）、obesity（肥胖史）、mrd_hct（微小残留病）、in_vivo_tcd（体内T细胞清除）、tce_match（T细胞清除匹配）、hla_match_a_high（HLA-A位点高度匹配）、hepatic_severe（严重肝脏疾病）、donor_age（供者年龄）、prior_tumor（肿瘤史）、hla_match_b_low（HLA-B位点低度匹配）、peptic_ulcer（消化性溃疡）、age_at_hct（移植时年龄）、hla_match_a_low（HLA-A位点低度匹配）、gvhd_proph（GVHD预防措施）、rheum_issue（风湿性疾病）、sex_match（性别匹配）、hla_match_b_high（HLA-B位点高度匹配）、race_group（种族分组）、comorbidity_score（合并症评分）、karnofsky_score（Karnofsky评分）、hepatic_mild（轻度肝脏疾病）、tce_div_match（T细胞清除差异匹配）、donor_re（供者相关信息）等。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv用于训练和测试，以及data_dictionary.csv用于解释字段含义。
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：适用于血液学、肿瘤学、移植医学等领域的学术研究，例如移植预后因素分析、生存分析、风险预测模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是对于医院和研究机构，可以用于改善患者管理、优化移植方案、提高临床决策水平。
决策支持：支持临床医生和医疗团队进行个体化风险评估和治疗方案选择。
教育和培训：作为医学、生物统计学、生物信息学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解HSCT的临床过程与数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估影响移植预后的关键因素，并探索改善患者生存率和生活质量的策略。
