基于自动化AI冠状动脉钙化评分分层的12年全因死亡率Cox比例风险回归模型

资源简介

基于自动化AI冠状动脉钙化评分分层的12年全因死亡率Cox比例风险回归模型

【数据集背景】

本数据集源站标题为《12-year all-cause mortality Cox proportional hazards regression models stratified by automated AI-based CAC score.》。配套论文《Fully automated calcium scoring predicts all-cause mortality at 12 years in the MILD lung cancer screening trial》发表于 PLOS ONE（2023），DOI：10.1371/journal.pone.0285593。源站首次发布：2023-05-16。

【数据内容】

源站原始描述：12-year all-cause mortality Cox proportional hazards regression models stratified by automated AI-based CAC score

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0285593.t002。

【主题与分类】

源站学科分类：Microbiology、Cell Biology、Physiology、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Cancer。主题标签：yet routinely evaluated、present analysis explored、known risk factor、grey &# 8217、gray &# 8217、dose computed tomography、43 &# 8211、35 &# 8211、101 &# 8211、08 &# 8211。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/12-year_all-cause_mortality_Cox_proportional_hazards_regression_models_stratified_by_automated_AI-based_CAC_score_/22854722

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Sabia, Federica; Balbi, Maurizio; Ledda, Roberta E.; Milanese, Gianluca; Ruggirello, Margherita; Valsecchi, Camilla; et al. (2023). 12-year all-cause mortality Cox proportional hazards regression models stratified by automated AI-based CAC score.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-02，引用时请注意版本时效。