改良Rankin量表序数与二分分析及卒中5年结局与成本数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.609bp7m

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数据集大小约 516.3 KB。

数据说明

目的——比较改良Rankin量表（mRS）的三种常见表示方法（序数型与二分为0-1/2-6或0-2/3-6）——一种常用的试验结局指标——与长期结局的关系，并基于病前mRS量化试验不合格率。方法——在一项基于人群的前瞻性队列研究（牛津血管研究；2002-2014年）中，连续纳入的缺血性卒中患者，我们将3个月mRS与1年和5年残疾及死亡（逻辑回归）以及健康/社会照护费用（广义线性模型）相关联，并校正年龄/性别，同时比较拟合优度值（c统计量、平均绝对误差[MAE]）。我们还计算了在采用二分分析时，病前mRS >1或>2会导致被排除出试验的患者比例。结果——在1,607例患者中，序数mRS与5年死亡率的关联强于0-1/2-6和0-2/3-6二分法（均p<0.0001）。5年残疾的结果相似，5年照护费用也以序数模型拟合最佳（ΔMAE与年龄/性别相比：序数型为-3,059，0-2/3-6为-2,805，0-1/2-6为-1,647）。

244例（17.1%）3个月存活者病前mRS>2，434例（30.5%）mRS>1；这两项比例均随女性、社会经济剥夺及年龄增长而增加（所有p<0.0001）。结论——在缺血性卒中存活者中，3个月mRS的序数形式与长期结局及费用的关联性优于任何二分法。这一发现支持在分析mRS的试验中采用序数方法。使用二分法主要结局排除病前残疾较高的患者，也将导致样本不具有代表性。

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

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