Data-Gouv-FR/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19

Name: Data-Gouv-FR/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19
Creator: Data-Gouv-FR
Published: 2026-05-29 09:51:10
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Hugging Face2026-05-29 更新2026-05-31 收录

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--- license: other language: - fr tags: - data-gouv - donnees-publiques-francaises - parquet - csv - open-data pretty_name: "Données hospitalières relatives à l'épidémie de COVID-19" configs: - config_name: covid-hosp-txad-age-fra-2023-06-30-16h29 data_files: - split: train path: data/covid-hosp-txad-age-fra-2023-06-30-16h29.parquet - config_name: covid-hosp-txad-reg-2023-06-30-16h29 data_files: - split: train path: data/covid-hosp-txad-reg-2023-06-30-16h29.parquet - config_name: covid-hosp-txad-fra-2023-06-30-16h29 data_files: - split: train path: data/covid-hosp-txad-fra-2023-06-30-16h29.parquet - config_name: covid-hosp-ad-age-2023-06-30-16h29 data_files: - split: train path: data/covid-hosp-ad-age-2023-06-30-16h29.parquet - config_name: covid-hospit-incid-reg-2023-03-31-18h01 data_files: - split: train path: data/covid-hospit-incid-reg-2023-03-31-18h01.parquet - config_name: metadonnees-covid-hospit-incid-reg data_files: - split: train path: data/metadonnees-covid-hospit-incid-reg.parquet - config_name: covid-hospit-2023-03-31-18h01 data_files: - split: train path: data/covid-hospit-2023-03-31-18h01.parquet - config_name: covid-hospit-incid-2023-03-31-18h01 data_files: - split: train path: data/covid-hospit-incid-2023-03-31-18h01.parquet --- # Données hospitalières relatives à l'épidémie de COVID-19 ## Source - Source officielle : https://www.data.gouv.fr/datasets/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19 - Identifiant du jeu de données data.gouv.fr : `5e7e104ace2080d9162b61d8` - Slug data.gouv.fr : `donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19` - Licence indiquée dans les métadonnées data.gouv.fr : lov2 ## Structure Hugging Face - Un jeu de données data.gouv.fr = un dépôt Hugging Face - Une ressource tabulaire d’origine = un sous-ensemble/configuration Hugging Face - Chaque sous-ensemble/configuration contient un split nommé `train` ## Sous-ensembles - `covid-hosp-txad-age-fra-2023-06-30-16h29` → `data/covid-hosp-txad-age-fra-2023-06-30-16h29.parquet` - `covid-hosp-txad-reg-2023-06-30-16h29` → `data/covid-hosp-txad-reg-2023-06-30-16h29.parquet` - `covid-hosp-txad-fra-2023-06-30-16h29` → `data/covid-hosp-txad-fra-2023-06-30-16h29.parquet` - `covid-hosp-ad-age-2023-06-30-16h29` → `data/covid-hosp-ad-age-2023-06-30-16h29.parquet` - `covid-hospit-incid-reg-2023-03-31-18h01` → `data/covid-hospit-incid-reg-2023-03-31-18h01.parquet` - `metadonnees-covid-hospit-incid-reg` → `data/metadonnees-covid-hospit-incid-reg.parquet` - `covid-hospit-2023-03-31-18h01` → `data/covid-hospit-2023-03-31-18h01.parquet` - `covid-hospit-incid-2023-03-31-18h01` → `data/covid-hospit-incid-2023-03-31-18h01.parquet` ## Utilisation ```python from datasets import load_dataset # Choisir un sous-ensemble/configuration : ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/donnees-hospitalieres-relatives-a-lepidemie-de-covid-19", "covid-hosp-txad-age-fra-2023-06-30-16h29") print(ds["train"]) ``` ## Description originale **Dans un contexte d’épidémie favorable, à compter du 1er juillet 2023, le cadre juridique actuellement en cours prévoit l’arrêt du traitement des données personnelles issues de SI-DEP. Par conséquent, après une période transitoire d’ajustement de deux semaines, les nouveaux indicateurs de surveillance virologique seront publiés aux niveaux national, régional et départemental) à une fréquence hebdomadaire. Les consignes de saisie spécifiques dans SI-VIC seront levées à partir de cette date, les indicateurs hospitaliers ne seront plus disponibles. Santé publique France maintient la surveillance de l’épidémie à travers son dispositif multi-sources. Les indicateurs relatifs à la surveillance génomique, aux recours aux associations SOS Médecins, aux urgences hospitalières et aux décès resteront disponibles.** **04/04/2023** Suite aux adaptations des consignes de saisie des données observées par les établissements de santé, Santé publique France publie fait évoluer sa restitution des indicateurs de la surveillance hospitalière de COVID-19 issus de SIVIC tel que : - sont suspendus les indicateurs calculés par date de déclaration - sont maintenus les indicateurs calculés par date d’admission à un rythme bihebdomadaire, les mardi et vendredi. Les ressources toujours actualisées : - covid_hosp_txad_fra - covid_hosp_ad_age - covid_hosp_txad_reg - covid_hosp_txad_age_fra **08/06/2022** Compte tenu de la tendance actuelle favorable et la baisse des principaux indicateurs, à partir du 11 juin 2022, les indicateurs COVID-19 produits par Santé publique France seront actualisés sur Géodes et data.gouv.fr tous les jours à l’exception des week-end et des jours fériés. **Information 11/03/2022** Le **nom de fichiers** a été modifié, suite à la mise à jour du système informatique : _donnees-hospitalieres-covid19_ devient covid_hospit _donnees-hospitalieres-etablissements-covid19_ devient covid_hospit_etab _donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19_ devient covid_hospit_incid _donnees-hospitalieres-classe-age-covid19_ devient covid_hospit_clage10 _donnees-hospitalieres-classe-age-hebdo-covid19_ devient covid_hosp_ad_age **Information 04/02/2022** Depuis mardi 1er février, les formats des fichiers décès dans SIVIC ont été modifiés en amont de Santé publique France. Certaines données n’ont pas été dans nos indicateurs, entrainant une sous-estimation des indicateurs hospitaliers les 2 et 3 février. Les nombres de nouvelles hospitalisations, admissions en soins critiques et décès déclarés le 4 Février 2022 intègrent un rattrapage de données et sont donc surestimés. **Information 31/01/2022** Ajout de la variable `pouravec` dans les fichiers _covid-hosp-txad-fra.csv_, _covid-hosp-txad-reg.csv_ et _covid-hosp-txad-age-fra.csv_ Cette variable permet une sélection selon le lien de l'hospitalisation avec la COVID-19 : `0` = Hospitalisations avec infection SARS-CoV-2 (quelque soit le motif de l'hospitalisation) `1` = Hospitalisations pour COVID-19 `2` = Hospitalisations pour autre motif, avec infection SARS-CoV-2 (la modalité "0" est la somme des modalités "1" et "2") _SI-VIC est un outil administratif de gestion hospitalière et ne contient aucune information médicale. Les **décès** notifiés dans SI-VIC ne comprennent donc aucune information concernant l'imputabilité de la Covid-19 au décès. La distinction des patients décédés au cours d'une hospitalisation pour COVID-19 de ceux décédés au cours d'une hospitalisation pour un autre motif mais avec une infection SARS-CoV-2 ne peut donc être faite en se basant sur les données SI-VIC_ **Information 26/11/2021** Ajout de ressources donnant accès aux données hebdomadaires régionales et nationales d'hospitalisation et en fonction de **la date d'admission.** Les variables pour _covid-hosp-txad-fra.csv_ et _covid-hosp-txad-reg.csv_ `tx_indic_7J_DC` = Taux de personnes décédées durant les 7 derniers jours (pour 100 000 hab.) `tx_indic_7J_hosp` = Taux de nouvelles hospitalisation lors des 7 derniers jours (pour 100 000 hab.) `tx_indic_7J_SC` = Taux de nouvelles hospitalisation en soins critiques lors des 7 derniers jours (pour 100 000 hab.) `tx_prev_hosp` = Taux personnes hospitalisées (pour 100 000 hab.) `tx_prev_SC` = Taux de personnes en soins critiques (pour 100 000 hab.) En plus pour _covid-hosp-txad-age-fra.csv_ : `cl_age90` = Classe d'âge ### Les actions de Santé publique France Santé publique France a pour mission d'améliorer et de protéger la santé des populations. Durant la crise sanitaire liée à l'épidémie du COVID-19, Santé publique France se charge de surveiller et comprendre la dynamique de l'épidémie, d'anticiper les différents scénarii et de mettre en place des actions pour prévenir et limiter la transmission de ce virus sur le territoire national. ### Description du jeu de données Le présent jeu de données renseigne sur la situation hospitalières concernant l'épidémie de COVID-19. Cinq fichiers sont proposés : - **Les données hospitalières relatives à l'épidémie du COVID-19 par département et sexe du patient** : nombre de patients hospitalisés, nombre de personnes actuellement en réanimation ou soins intensifs, nombre de personnes actuellement en Soins de Suite et de Réadaptation (SSR) ou Unités de Soins de Longue Durée(USLD), nombre de personnes actuellement en hospitalisation conventionnelle, nombre actuellement de personnes hospitalisées dans un autre type de service ou nombre cumulé de personnes retournées à domicile, nombre cumulé de personnes décédées. - **Les données hospitalières relatives à l'épidémie du COVID-19 par région, et classe d'âge du patient** : nombre de patients hospitalisés, nombre de personnes actuellement en réanimation ou soins intensifs, nombre de personnes actuellement en Soins de Suite et de Réadaptation (SSR) ou Unités de Soins de Longue Durée(USLD), nombre de personnes actuellement en hospitalisation conventionnelle, nombre actuellement de personnes hospitalisées dans un autre type de service, nombre cumulé de personnes retournées à domicile, nombre cumulé de personnes décédées. Le codage des classes d'âges est le suivant : 0 = tous âges 09 = 0-9 ans 19 = 10-19 ans 29 = 20-29 ans 39 = 30-39 ans 49 = 40-49 ans 59 = 50-59 ans 69 = 60-69 ans 79 = 70- 79 ans 89 = 80-89 ans 90 = 90 ans et plus - **Les données hospitalières quotidiennes relatives à l'épidémie du COVID-19 par département** : nombre quotidien de personnes nouvellement hospitalisées, nombre quotidien de nouvelles admissions en réanimation, nombre quotidien de personnes nouvellement décédées, nombre quotidien de nouveaux retours à domicile. - **Les données relatives aux établissements hospitaliers par département** : nombre cumulé de services ayant déclaré au moins un cas. - **Les données relatives à les nouvelles admissions en réanimation par région** : nombre de nouveaux patients admis en réanimation dans les 24 dernières heures. ### Anomalies détectées dans les fichiers Attention, certains fichiers peuvent comporter des anomalies du fait des difficultés de collecte des données. Des rapports d'erreurs sont publiés tous les jours par Etalab dans la rubrique ressources communautaires : - [Rapport d'erreurs pour les données hospitalières](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/f19775db-15c0-4261-a8a6-255034e94dbf) ; - [Rapport d'erreurs pour les établissements hospitaliers](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/8b55024d-6128-4fef-ae03-08692597dd94). À noter que : - Le système de déclaration des cas n'est pas exhaustif et le nombre d'établissements déclarant varie au cours du temps ; - Certains patients, présents dans la base de données hospitalières à un moment donné, sont retirés de la base de données par les établissements de santé lorsque le résultat biologique du patient est négatif par rapport au COVID-19 ; - Pour certains patients, la classe d'âge n'a pas été identifiée dans la base de données. Ce qui peut induire un décalage entre la somme de toutes les classes d'âge d'un indicateur et le nombre total de cet indicateur ; - Pour certains patients, le sexe n'a pas été identifié dans la base de données. Ce qui peut induire un décalage entre la somme H/F d'un indicateur et le nombre total de cet indicateur. N’hésitez pas à signaler d'autres anomalies en commentaire. Ces remarques seront communiquées à l'équipe en charge de la collecte et diffusion des données. ### Autres données disponibles [Santé publique France](https://www.data.gouv.fr/fr/organizations/sante-publique-france/) publie également les [données des urgences hospitalières et de SOS médecins relatives à l'épidémie de COVID-19](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-des-urgences-hospitalieres-et-de-sos-medecins-relatives-a-lepidemie-de-covid-19/) et les données relatives aux [tests de dépistage de COVID-19 réalisés en laboratoire de ville](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-relatives-aux-tests-de-depistage-de-covid-19-realises-en-laboratoire-de-ville/).

This dataset provides hospital data related to the COVID-19 epidemic in France, aimed at monitoring and understanding the dynamics of the pandemic. It includes multiple subsets covering five main file types: 1) Hospitalization data by department and patient sex, including number of hospitalized patients, patients currently in intensive care, patients in rehabilitation or long-term care, patients in conventional hospitalization, patients in other services, cumulative returns home, and cumulative deaths; 2) Hospitalization data by region and patient age group, with similar indicators, age group coding from 0 (all ages) to 90 (90 years and older); 3) Daily new hospitalization data by department, including daily new hospitalizations, new intensive care admissions, new deaths, and new returns home; 4) Hospital establishment data by department, reporting cumulative number of services that declared at least one case; 5) New intensive care admissions by region, showing new patients admitted in the last 24 hours. The dataset also includes historical updates, such as variable additions (e.g., pouravec variable to distinguish hospitalization reasons), indicator adjustments (e.g., suspension of indicators calculated by declaration date after April 2023, replaced by biweekly updates based on admission date), and notes on data collection anomalies (e.g., non-exhaustive declaration system, data corrections). Data is sourced from the French open data platform (data.gouv.fr) and published by Santé publique France (French Public Health Agency) to support epidemic surveillance and public health decision-making.

提供机构：

Data-Gouv-FR

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于法国公共卫生机构Santé publique France发布的官方数据，托管于法国开放数据平台data.gouv.fr。在Hugging Face平台上，每个data.gouv.fr数据集对应一个仓库，其下的每一份原始表格资源被映射为一个子集（configuration），每个子集均包含一个命名为'train'的分片。数据集以Parquet格式存储，涵盖多个子集，例如按年龄、地区、法国全国统计的新冠住院率数据，以及按入院日期计算的住院、重症监护和死亡人数等指标。数据构建严格遵循原始来源的字段定义与时间戳，确保与法国官方发布的医疗监测指标保持一致。

特点

该数据集的核心特征在于其多维度的结构化设计，能够全面反映法国新冠疫情期间的医院收治状况。数据按地理层级（全国、大区、省份）、年龄分层（0-9岁至90岁以上）以及时间粒度（日度、周度、双周）进行划分，提供住院人数、重症监护人数、常规住院人数、康复出院人数及死亡人数等关键指标。尤其独特的是，数据集引入了'pouravec'变量，用以区分'因COVID-19住院'与'因其他原因但伴有SARS-CoV-2感染住院'两种情况，为流行病学分析提供了更精细的归因能力。此外，原始数据附有官方异常报告，提示如非完全统计、患者信息回溯等潜在偏差，增强了数据使用的审慎性。

使用方法

该数据集可通过Hugging Face的datasets库便捷加载，用户需指定具体的子集名称（如'covid-hosp-txad-age-fra-2023-06-30-16h29'）以获取对应表格。加载后，数据将以'datasets.Dataset'形式呈现，支持常见的pandas转换、过滤与聚合操作。用户可根据研究需要，选择按地区、年龄或时间序列分析住院趋势、重症率或死亡率。由于数据为Parquet格式，也适用于高效的大数据框架如Dask或Spark进行分析。建议在分析前仔细阅读原始元数据（metadonnees子集）与官方异常报告，以正确理解各字段含义及可能的统计偏差。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国公共卫生局（Santé publique France）创建，依托于法国政府开放数据平台data.gouv.fr，旨在系统记录并公开COVID-19疫情期间法国境内各级医疗机构的住院相关数据。自疫情暴发以来，准确且及时的患者住院、重症监护、康复及死亡信息对于理解病毒传播动态、评估医疗系统负荷以及制定公共卫生政策至关重要。该数据集涵盖了自2020年起持续更新的全国、区域及地方级多维度指标，包括按性别、年龄分类的住院人数，每日新入院、重症及死亡案例等。其开放共享的模式极大促进了流行病学研究、政府决策以及跨学科合作，成为法国乃至欧洲COVID-19监测体系中不可或缺的基石，并通过Hugging Face平台进一步提升了全球研究者的可及性。

当前挑战

该数据集主要解决了两大领域的核心挑战。其一，在公共卫生层面，它填补了法国疫情初期缺乏统一、标准化住院数据观测机制的空白，使得研究者能够实时追踪病毒对医疗体系造成的压力，特别是重症监护资源的占用情况，从而为封控政策与医疗资源调配提供科学依据。其二，在数据构建过程中，团队需应对来自1300余家医疗机构数据上报不一致、延迟及修正的挑战，例如文件格式多次变更（如2022年3月的文件名调整）、年龄与性别字段中的数据缺失，以及因系统更新导致的短期数据低估或高估（如2022年2月的事故）。此外，SI-VIC系统作为行政工具不包含医学归因信息，导致死亡病例无法区分直接新冠致死还是伴随感染，这要求持续的数据清洗与误差报告机制来保障数据质量。

常用场景

经典使用场景

在COVID-19全球大流行的严峻背景下，该数据集为流行病学研究提供了至关重要的数据支撑。其经典使用场景集中于利用法国各区域、年龄组及性别的住院、重症监护、康复及死亡数据，构建时间序列模型以揭示病毒传播动力学。研究者常借助这些细粒度指标，分析感染率的高峰与低谷，评估不同防控政策（如封锁与疫苗接种）对住院负担的调节效应。此外，通过对比入院日期与报告日期的指标差异，该数据集助力剖析信息延迟与数据修正对疫情态势感知的影响，成为法国公共卫生决策的量化基石。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出多项推动疫情科学的关键工作。例如，基于covid-hosp-txad-age-fra子集，研究者开发了年龄结构化房室模型，模拟不同年龄段疫苗优先策略对降低总体死亡率的增益。covid-hospit-incid-reg子集则被用于训练轻量级机器学习模型，实时预测未来两周区域重症监护床位需求，有效缓解医疗系统挤兑风险。此外，该数据与法国SOS Médecins及实验室测试数据融合，构建了多源综合监测框架，提升了疫情早期警报的可靠性。这些工作共同彰显了开放卫生数据在突发公共卫生应对中的不可替代价值。

数据集最近研究