结石复发的多因素分析(Logistic 回归检验)

该数据集来自 plos.figshare.com,配套 PLOS ONE 2017 年论文,主题为 naïve 患者内镜取石后胆管结石复发的预测因素

google_dataset
2023-05-30 更新
浏览 9
视频回归RRstone recurrencebile duct stone recurrencebile duct stoneendoscopic bile duct stone extractionendoscopic stone extractionPeriampullary diverticulumpapillaretrospective cohort studyCIcohort study Background Predictors
Multivariate analysis for stone recurrence (Logistic regression test).

基本信息

模态
视频
大小
0.000005632 GB
任务类型
回归
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2023-05-30
版本
v1

资源简介

结石复发的多因素分析(Logistic 回归检验)

Multivariate analysis for stone recurrence (Logistic regression test).

该数据集来自 plos.figshare.com,配套 PLOS ONE 2017 年论文,主题为 naïve 患者内镜取石后胆管结石复发的预测因素。数据以单个 Table 3.xls 文件提供,内容为结石复发的多因素分析(Logistic 回归检验)结果表,涉及 RR、CI 等指标,可用于了解复发相关因素的分析呈现方式,并作为消化系统疾病/胆管结石领域复发预测研究的参考材料(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

配套论文《Predictors for bile duct stone recurrence after endoscopic extraction for naïve major duodenal papilla: A cohort study》发表于 PLOS ONE(2017),DOI:10.1371/journal.pone.0180536。源站首次发布:2017-07-10。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):结石复发的多因素分析(Logistic回归检验)。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0180536.t003。

【主题与分类】

源站学科分类:Medicine、Cell Biology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。主题标签:RR、stone recurrence、bile duct stone recurrence、bile duct stone、endoscopic bile duct stone extraction、endoscopic stone extraction、Periampullary diverticulum、papilla、retrospective cohort study、CI。本站分类:消化系统疾病/胆管结石。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariate_analysis_for_stone_recurrence_Logistic_regression_test_/5191267

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

规范引用:Kato, Shin; Chinen, Kenji; Shinoura, Susumu; Kikuchi, Kaoru (2017). Multivariate analysis for stone recurrence (Logistic regression test).. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-05-30,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/8854225"

文件清单

  • Table 3.xls(5.63 KB)

文件总体积 5.63 KB(源站 API 实测)。

数据说明

Multivariate analysis for stone recurrence (Logistic regression test).

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0180536.t003(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariate_analysis_for_stone_recurrence_Logistic_regression_test_/5191267)。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案