小儿腹痛诊断逻辑回归分析显著结果

小儿腹痛诊断逻辑回归分析显著结果数据集,可能为统计表格。

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表格three distinct phenotypesremain unclear duepreliminary study aimedlarge birth cohortkey predictive factorsidentifying targeted interventionsguide future investigationsgeneral practitioner recordsexplore associated factorsdevelop predictive modelsbased predictive modelchild &# 8217
Significant results of logistic regression analysis for the diagnosis of paediatric abdominal pain.

基本信息

模态
表格
大小
0.000009728 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-09
版本
v1

资源简介

小儿腹痛诊断逻辑回归分析显著结果

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集,收录 1 个文件、合计 9.73 KB,主题涵盖 three distinct phenotypes、remain unclear due、preliminary study aimed、large birth cohort、key predictive factors,可用于统计建模、特征工程与队列分析,CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Significant results of logistic regression analysis for the diagnosis of paediatric abdominal pain.》。配套论文《An exploratory machine learning study on paediatric abdominal pain phenotyping and prediction》发表于 PLOS One(2025),DOI:10.1371/journal.pone.0336215。源站首次发布:2025-11-05。

【数据内容】

源站原始描述:Significant results of logistic regression analysis for the diagnosis of paediatric abdominal pain

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):儿童腹痛诊断中逻辑回归分析的显著性结果。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 9.73 KB。Table 2.xls:application/vnd.ms-excel,9.73 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0336215.t002。

【主题与分类】

源站学科分类:Medicine、Cell Biology、Biological Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology、Science Policy、Infectious Diseases。主题标签:three distinct phenotypes、remain unclear due、preliminary study aimed、large birth cohort、key predictive factors、identifying targeted interventions、guide future investigations、general practitioner records、explore associated factors、develop predictive models。

【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/Significant_results_of_logistic_regression_analysis_for_the_diagnosis_of_paediatric_abdominal_pain_/30545273

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

规范引用:Takahashi, Kazuya; Lubiatowska, Michalina; Shehwana, Huma; Ruffle, James K.; Williams, John A.; Acharjee, Animesh; et al. (2025). Significant results of logistic regression analysis for the diagnosis of paediatric abdominal pain.. PLOS ONE. Dataset

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命令行下载

curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/59328536"

文件清单

  • Table 2.xls(9.73 KB)

文件总体积 9.73 KB(源站 API 实测)。

数据说明

Significant results of logistic regression analysis for the diagnosis of paediatric abdominal pain.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0336215.t002(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Significant_results_of_logistic_regression_analysis_for_the_diagnosis_of_paediatric_abdominal_pain_/30545273)。

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