重度主动脉瓣狭窄患者基线特征
数据覆盖 NYHA 分级、心率、尿素水平分组、置信区间、多变量分析等主题，可用于分析重度主动脉瓣狭窄患者基线特征与全因死亡等结局的关系，支持预测建模或统计分析（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）
基本信息
资源简介
重度主动脉瓣狭窄患者基线特征
Severe aortic stenosis patient baseline characteristics.
该数据集来自 plos.figshare.com，包含重度主动脉瓣狭窄患者的基线特征数据，共 1 个文件（Table 1.xls），由 Dan Haberman 等作者于 2020 年 3 月 11 日发布，DOI 为 10.1371/journal.pone.0230002.t001，配套论文发表于 PLOS ONE。数据覆盖 NYHA 分级、心率、尿素水平分组、置信区间、多变量分析等主题，可用于分析重度主动脉瓣狭窄患者基线特征与全因死亡等结局的关系，支持预测建模或统计分析（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Urea level is an independent predictor of mortality in patients with severe aortic valve stenosis》发表于 PLOS ONE（2020），DOI：10.1371/journal.pone.0230002。源站首次发布：2020-03-11。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：重度主动脉瓣狭窄患者的基线特征。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 13.82 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0230002.t001。
【主题与分类】
源站学科分类：Microbiology、Molecular Biology、Developmental Biology、Cancer、Infectious Diseases。主题标签：NYHA、HR、New York Heart Association、multivariate analysis、valvular heart disease、Urea level、CI、urea level groups、aortic valve stenosis Introduction、urea level。本站分类：心血管系统疾病/主动脉瓣狭窄。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Microbiology、Molecular Biology、Developmental Biology、Cancer、Infectious Diseases。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Severe_aortic_stenosis_patient_baseline_characteristics_/11970630
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Haberman, Dan; Chernin, Gil; Meledin, Valery; Zikry, Meital; Shuvy, Mony; Gandelman, Gera; et al. (2020). Severe aortic stenosis patient baseline characteristics.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-10，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Severe aortic stenosis patient baseline characteristics.
- DOI：10.1371/journal.pone.0230002.t001
- 发布日期：2020-03-11
- 文件数：1 个
- 文件总体积：13.82 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Severe_aortic_stenosis_patient_baseline_characteristics_/11970630
命令行下载
curl -L -o "Table 1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/21978231"
文件清单
Table 1.xls（13.82 KB）
文件总体积 13.82 KB（源站 API 实测）。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Severe aortic stenosis patient baseline characteristics.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0230002.t001（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Severe_aortic_stenosis_patient_baseline_characteristics_/11970630）。
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