缺血性卒中与血清尿酸
该数据集来自 doi.org,属于循环系统疾病分类,主题标签为 Clinical Neurology。数据为一项病例对照研究,包含 169 例缺血性卒中病例和 169 例对照,覆盖部分社会经济信息以及血清尿酸、空腹血脂和血糖等生化测量指标

基本信息
资源简介
缺血性卒中与血清尿酸
该数据集围绕缺血性卒中与血清尿酸之间的关联展开,来源于 doi.org,属于循环系统疾病分类下的数据资源,主题标签为 Clinical Neurology。其核心是一项病例对照研究,纳入 169 例缺血性卒中病例和 169 例对照,合计 338 名研究对象,数据覆盖部分社会经济信息以及血清尿酸、空腹血脂和血糖等生化测量指标。研究背景来自孟加拉国人群,目标在于考察血清尿酸与缺血性卒中之间是否存在关联。经二分类回归分析,并在控制年龄、性别、吸烟、糖尿病、高血压、冠心病和血脂异常等因素的影响后,发现血清尿酸与缺血性卒中之间存在显著的正相关关系。该数据集可用于探索代谢与生化指标在脑血管疾病风险中的角色,尤其适合围绕血清尿酸与缺血性卒中的关联开展二次分析、方法学验证或教学演示。
【数据集背景】
缺血性卒中是循环系统疾病中的重要类型,其发生与多种代谢和生化因素相关。该数据集所依托的研究聚焦于孟加拉国人群,试图在病例对照设计下考察血清尿酸(SUA)与缺血性卒中之间是否存在关联。研究关注的不只是单一指标,还同时纳入年龄、性别、吸烟、糖尿病、高血压、冠心病和血脂异常等潜在混杂因素,以控制其对结果的影响。这一背景使数据集具有明确的研究导向,即围绕血清尿酸这一生化指标,评估其在缺血性卒中风险中的可能作用。
【数据内容】
数据集包含 169 例缺血性卒中病例和 169 例对照,总计 338 条记录。数据内容涵盖部分社会经济信息,以及若干生化测量指标,具体包括血清尿酸、空腹血脂和血糖。这些变量共同构成了一个可用于分析代谢状态与卒中关联的结构化数据集合。病例与对照的数量相等,便于开展组间比较。主题标签为 Clinical Neurology,说明该数据在临床神经病学领域具有应用价值。
【采集与来源】
数据来源站为 doi.org。源站描述指出,该研究为病例对照研究,旨在发现孟加拉国人群中血清尿酸与缺血性卒中之间的关联。数据覆盖 169 例缺血性卒中病例和 169 例对照。关于具体的采集时间、采集地点、采样流程、伦理审批信息以及数据收集的具体机构,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于围绕血清尿酸与缺血性卒中关联的二次分析,例如验证二分类回归结果、探索不同混杂因素调整下的关联稳定性,或用于临床神经病学与循环系统疾病相关的教学和统计方法演示。由于包含社会经济信息和多项生化指标,也可用于考察代谢指标之间的相互关系。但需注意,其适用场景应限定在源站描述所支持的研究框架内。
【使用方法】
源站描述提到,研究通过二分类回归分析,在控制年龄、性别、吸烟、糖尿病、高血压、冠心病和血脂异常的影响后,发现血清尿酸与缺血性卒中之间存在显著正相关。因此,使用该数据时可参考这一分析思路,将缺血性卒中作为结局变量,将血清尿酸作为主要暴露变量,并纳入上述混杂因素进行调整。关于数据的具体格式、变量编码、缺失值处理方式以及软件实现细节,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为病例对照设计,样本量为 169 例病例和 169 例对照,来源人群为孟加拉国人群。其优势在于病例与对照数量均衡,并纳入了多项生化指标和潜在混杂因素。但作为病例对照研究,其在因果推断方面存在固有局限。此外,关于数据的完整性、缺失情况、测量误差、外部验证以及是否具有人群代表性,源站未提供。使用时应结合研究设计特点谨慎解释结果。
【引用与许可】
该数据集来源于 doi.org。关于具体的引用格式、许可协议、使用条款以及是否允许再分发,源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.17632/z9m5jzcbdb
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
本病例对照研究旨在探讨孟加拉国人群中血清尿酸(SUA)与缺血性脑卒中之间的关联。该数据集保存了169例缺血性脑卒中病例和169例对照者的数据。数据集包含了一些社会经济信息以及一些生化测量数据,如血清尿酸、空腹血脂谱和血糖。在控制了年龄、性别、吸烟、糖尿病、高血压、冠心病和血脂异常的影响后,通过二元回归分析发现SUA与缺血性脑卒中之间存在显著的正相关关系。
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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