一年死亡率预测风险模型的AUROC比较
包含心脏移植后一年死亡率预测的多种风险模型AUROC比较的表格数据集。
基本信息
资源简介
一年死亡率预测风险模型的AUROC比较
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Comparison of AUROCs between different risk models used to predict one- year mortality.》。源站首次发布：2015-03-11。
【数据内容】
源站原始描述：*p †p 6]); IMPACT, index for mortality prediction after cardiac transplantation (reported in the paper by Weiss et al. [7]); ITHSA, international heart transplantation survival algorithm; IVC, internal validation cohort; NTTD, Nordic thoracic transplantation database; RSS, risk stratification score (reported in the paper by Hong et al. [9]); TVC, temporal validation cohort. Comparison of AUROCs between different risk models used to predict one- year mortality
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table_6.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0118644.t006。
【主题与分类】
源站学科分类：Biological Sciences。主题标签：Survival BackgroundHeart transplantation、dri、mortality、survival、IHTSA model、ci、validation cohort、donor risk index、impact、International Heart Transplant Survival Algorithm。
【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/_Comparison_of_AUROCs_between_different_risk_models_used_to_predict_one_year_mortality_/1332865
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Nilsson, Johan; Ohlsson, Mattias; Höglund, Peter; Ekmehag, Björn; Koul, Bansi; Andersson, Bodil (2015). Comparison of AUROCs between different risk models used to predict one- year mortality.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-06，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：Comparison of AUROCs between different risk models used to predict one- year mortality.
- DOI：10.1371/journal.pone.0118644.t006
- 发布日期：2015-03-11
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Comparison_of_AUROCs_between_different_risk_models_used_to_predict_one_year_mortality_/1332865
命令行下载
curl -L -o "Table_6.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/1944929"
文件清单
Table_6.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 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
*p †p 6]); IMPACT, index for mortality prediction after cardiac transplantation (reported in the paper by Weiss et al. [7]); ITHSA, international heart transplantation survival algorithm; IVC, internal validation cohort; NTTD, Nordic thoracic transplantation database; RSS, risk stratification score (reported in the paper by Hong et al. [9]); TVC, temporal validation cohort.
Comparison of AUROCs between different risk models used to predict one- year mortality.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0118644.t006（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Comparison_of_AUROCs_between_different_risk_models_used_to_predict_one_year_mortality_/1332865）。
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