坐骨神经痛诊断预测数据集SciaticaDiagnosisPredictionDataset-medewaramey
数据来源：互联网公开数据
标签：坐骨神经痛，医学诊断，疼痛评估，机器学习，预测模型，临床数据，健康管理，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医学研究或临床实践的坐骨神经痛患者相关数据，用于支持坐骨神经痛的诊断预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一次性或历史数据集合。
地理范围：数据来源未明确，可能来自特定临床试验或医疗机构。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如年龄、性别、RMDQ评分（腰背痛相关功能障碍量表）、MRI检查结果、诊断置信度、临床医生诊断结果、背痛和腿痛强度、BMI、因病缺勤时间、医生出具的病假/健康证明、腿痛加重情况、咳嗽/打喷嚏是否诱发疼痛、主观感觉改变、膝下疼痛、神经张力、神经功能缺损、肌力、感觉、反射等方面，还有SLR（直腿抬高试验）、交叉SLR、股神经伸展试验、Slump试验结果、背痛和腿痛持续时间、合并症和总体健康状况等。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于医学研究或临床实践，已进行数据收集和整理。
该数据集适合用于医学研究、临床决策支持和机器学习模型的构建。
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：适用于医学研究，用于分析坐骨神经痛的诊断、预后相关因素，探索疼痛与临床指标之间的关系。
行业应用：为医疗机构和健康管理平台提供数据支持，用于开发坐骨神经痛的辅助诊断工具和风险评估模型。
决策支持：支持临床医生进行诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物医学工程等专业课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解坐骨神经痛的诊断和治疗。
此数据集特别适合用于构建预测模型，以预测坐骨神经痛的诊断结果，评估患者的预后，并为临床决策提供参考。
