非心源性休克患者72小时内出血并发症的多因素Logistic回归分析
该数据集为临床表格数据,包含非心源性休克患者的多种临床指标(如BMI、PCI手术情况、心力衰竭等)及72小时内出血并发症信息,通过多因素Logistic回归分析构建,主要用于心血管疾病患者出血风险因素的研究和临床风险评估,支持医疗决策优化。

基本信息
资源简介
非心源性休克患者72小时内出血并发症的多因素Logistic回归分析
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multivariate Logistic Regression Analysis on Bleeding Complications within 72 Hours in Patients without Cardiogenic Shock.》。配套论文《Impact of Body Mass Index on In-Hospital Complications in Patients Undergoing Percutaneous Coronary Intervention in a Japanese Real-World Multicenter Registry》发表于 PLOS ONE(2015),DOI:10.1371/journal.pone.0124399。源站首次发布:2015-04-14。
【数据内容】
源站原始描述:OR = odds ratio; CI = confidence interval; BMI = body mass index; PCI = percutaneous coronary intervention; HF = heart failure; PAD = peripheral artery disease; COPD = chronic obstructive pulmonary disease; STEMI = ST elevation myocardial infarction; IABP = intra-aortic balloon pumping; CTO = chronic total occlusion. Multivariate Logistic Regression Analysis on Bleeding Complications within 72 Hours in Patients without Cardiogenic Shock
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 9.73 KB。Table_9.xls:application/vnd.ms-excel,9.73 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0124399.t009。
【主题与分类】
源站学科分类:Uncategorised。主题标签:risk factors、subgroup multivariate analysis、body mass index、September 2008、cardiogenic shock、underweight group、pci、Patients Undergoing Percutaneous Coronary Intervention、bmi、odds ratio。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Uncategorised。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Multivariate_Logistic_Regression_Analysis_on_Bleeding_Complications_within_72_Hours_in_Patients_without_Cardiogenic_Shock_/1379223
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Numasawa, Yohei; Kohsaka, Shun; Miyata, Hiroaki; Kawamura, Akio; Noma, Shigetaka; Suzuki, Masahiro; et al. (2015). Multivariate Logistic Regression Analysis on Bleeding Complications within 72 Hours in Patients without Cardiogenic Shock.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-03,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)
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数据说明
该数据集是一项临床研究,专注于非心源性休克患者在接受治疗后72小时内发生出血并发症的风险因素分析。数据集包含患者的临床指标,如年龄、性别、BMI、PCI手术情况、心力衰竭、外周动脉疾病、慢性阻塞性肺疾病、ST段抬高心肌梗死、主动脉内球囊反搏、慢性完全闭塞等变量,以及对应的出血并发症结果。数据通过多因素Logistic回归分析构建,旨在识别与出血风险相关的独立预测因素,为心血管疾病患者的临床管理和风险评估提供支持。主要应用于心血管医学、临床流行病学和医疗决策研究领域。
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