NHANES套餐 NHANES软件包包含来自美国国家健康和营养检查研究的两个版本的数据集。 NHANESraw包含NHANES网站上的数据，并对其进行了重新编码以使其更易于在R中使用。 NHANES包含该版本的重采样版本，其中考虑了采用的采样方案。 所得数据集是对美国人群中简单随机样本的合理近似。 有关更多详细信息，请参见数据集的帮助页面。

目的：睡眠障碍与心血管疾病（CVD）之间的关系尚不明确。 这项研究评估了美国成年人中睡眠障碍与CVD之间的关联以及睡眠时间对睡眠障碍与CVD之间关系的影响。 设计：横截面分析。 地点：NHANES（国家健康与营养检查调查）。 参与者：NHANES调查的2015-2016年周期共纳入5660名成年人。 测量：主要结局是存在任何CVD，包括自我报告的心绞痛，充血性心力衰竭，冠心病，高血压和心肌梗塞。 使用logistic回归分析睡眠障碍与CVD的睡眠时间之间的关联。 使用睡眠时间的分层模型来评估效果改善。 结果：我们纳入了5660名参与者（男性为52.2％），其中32.7％的参与者报告睡眠受到干扰，而38％的参与者报告了CVD。 与未报告任何睡眠障碍的人相比，睡眠障碍者的CVD几率高出85％（OR 1.85，95％CI 1.43-2.39）。 同样，与睡眠时间为6至9小时的人相比，那些睡眠时间较短的人中CVD的几率更高（OR 1.40，95％CI 1.01-1.95）。 但是，没有证据表明睡眠时间会改变效果。 结论：我们的研究结果表明，睡眠障碍与CVD几率较高有关。 临床医生和其他医疗保健

使用卫生保健数据预测抑郁 作者：Vivienne DiFrancesco 可以在找到用于探索该项目中使用的数据的配套仪表板 该存储库的内容是对使用机器学习模型来预测使用医疗保健数据的人的抑郁症的分析。 希望可以使这项工作易于访问和复制，因此对这种分析进行了详细说明。 储存库结构 README.md：此项目审阅者的顶级自述文件 first_notebook.ipynb：从数据清理阶段开始在jupyter笔记本中进行分析的叙述性文档 second_notebook.ipynb：在项目的探索阶段清理数据之后开始的叙述性文档的延续 PredictingDepressionSlides.pdf：项目演示幻灯片的PDF版本 project_functions文件夹：包含编写用于first_notebook和second_notebook的自定义函数 仪表板文件夹：包含用于创建此项目的配套仪表板的文件

适用于决策树的数据集