小肠出血治疗干预效果预测因素数据集
用于小肠出血治疗干预效果预测因素分析的临床表格数据集，含患者特征与干预结局。
基本信息
资源简介
小肠出血治疗干预效果预测因素数据集
【一句话概览】
本资料主题为“小肠出血治疗干预实施的预测因素”，源站标题和（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predictive factors for performance of therapeutic intervention for small bowel bleeding.》。配套论文《Risk factors for small bowel bleeding in an overt gastrointestinal bleeding presentation after negative upper and lower endoscopy》发表于 PLOS ONE（2019），DOI：10.1371/journal.pone.0212509。源站首次发布：2019-02-20。
【数据内容】
源站原始描述：Predictive factors for performance of therapeutic intervention for small bowel bleeding
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：小肠出血治疗干预实施的预测因素。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table 4.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0212509.t004。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Molecular Biology、Pharmacology、Biotechnology、Cancer、Mental Health。主题标签：video capsule endoscopy、EGD、GI、bowel source、terminal ileal examination、multivariate analysis、univariate analysis、0-P、CI、VCE。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Molecular Biology、Pharmacology、Biotechnology、Cancer、Mental Health。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Predictive_factors_for_performance_of_therapeutic_intervention_for_small_bowel_bleeding_/7748762
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Micic, Dejan; Gaetano, John N.; Nigam, Neha; Peller, Matthew; Rao, Vijaya L.; Semrad, Carol; et al. (2019). Predictive factors for performance of therapeutic intervention for small bowel bleeding.. 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。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Predictive factors for performance of therapeutic intervention for small bowel bleeding.
- DOI：10.1371/journal.pone.0212509.t004
- 发布日期：2019-02-20
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Predictive_factors_for_performance_of_therapeutic_intervention_for_small_bowel_bleeding_/7748762
命令行下载
curl -L -o "Table 4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/14417378"
文件清单
Table 4.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
Predictive factors for performance of therapeutic intervention for small bowel bleeding.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0212509.t004（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Predictive_factors_for_performance_of_therapeutic_intervention_for_small_bowel_bleeding_/7748762）。
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