不同参数预测二尖瓣狭窄ROC曲线整体性能

该数据集以临床表格形式呈现,包含了多种生物标志物(如MMP-1、PICP、PIIINP、TIMP-1)在预测二尖瓣狭窄时的ROC曲线性能指标,如曲线下面积、置信区间、似然比和预测值等统计参数,主要用于评估不同生物标志物在二尖瓣狭窄诊断中的效能,支持心血管疾病诊断模型的研究与优化。

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2015-12-02 更新
浏览 34
BiochemistryproteinsExtracellular matrix proteinsPlasma proteinsStructural proteinscardiovascularValvular diseaseClinical geneticsClinical research designCross-sectional studiesObservational studiesDiagnostic medicine
Overall Performance of Different Parameters According to ROC Curves for Prediction of Mitral Stenosis

基本信息

大小
0.000005632 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2015-12-02
版本
v1

资源简介

不同参数预测二尖瓣狭窄ROC曲线整体性能

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Overall Performance of Different Parameters According to ROC Curves for Prediction of Mitral Stenosis.》。源站首次发布:2014-03-06。

【数据内容】

源站原始描述:pAUC, area under curve; CI, confidence interval; LR, likelihood ratio; MMP-1, matrix metalloproteinase -1; NPV, negative predictive value; PICP, carboxy terminal propeptide of type I collagen; PIIINP, amino terminal propeptide of type III collagen; PPV, positive predictive value; TIMP-1, tissue inhibitor of matrix metalloproteinase-1

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 5.63 KB。Table_4.xls:application/vnd.ms-excel,5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0090527.t004。

【主题与分类】

源站学科分类:Biological Sciences、Medicine。主题标签:Biochemistry、proteins、Extracellular matrix proteins、Plasma proteins、Structural proteins、cardiovascular、Valvular disease、Clinical genetics、Clinical research design、Cross-sectional studies。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Biological Sciences、Medicine。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Overall_Performance_of_Different_Parameters_According_to_ROC_Curves_for_Prediction_of_Mitral_Stenosis_/953278

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

规范引用:Banerjee, Tanima; Mukherjee, Somaditya; Ghosh, Sudip; Biswas, Monodeep; Dutta, Santanu; Pattari, Sanjib; et al. (2015). Overall Performance of Different Parameters According to ROC Curves for Prediction of Mitral Stenosis.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-01,引用时请注意版本时效。

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数据说明

该数据集聚焦于二尖瓣狭窄(Mitral Stenosis)的诊断与预测,通过ROC曲线评估不同生物标志物和临床参数的预测性能。数据集包含与二尖瓣狭窄相关的多种生物标志物(如MMP-1、PICP、PIIINP、TIMP-1等)的评估指标,具体包括曲线下面积(AUC)、置信区间(CI)、似然比(LR)、阴性预测值(NPV)和阳性预测值(PPV)等统计指标。这些数据来源于医学研究中的ROC曲线分析,旨在比较不同参数在预测二尖瓣狭窄中的诊断效能。主要研究方向为心血管疾病的生物标志物评估、诊断模型优化以及临床决策支持,适用于医学统计、临床诊断研究和机器学习在医疗预测中的应用。

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