纳入研究的主要特征
该数据集为 PLOS 图数据平台发布的一份表格文件（Table_2.xls），主题为纳入研究的主要特征，归类于消化系统疾病下的结肠动力障碍
基本信息
资源简介
纳入研究的主要特征
Main characteristics of studies included.
该数据集为 PLOS 图数据平台发布的一份表格文件（Table_2.xls），主题为纳入研究的主要特征，归类于消化系统疾病下的结肠动力障碍。数据涉及临床遗传学、遗传检测、Meta 分析及胃肠病学与肝病学等方向，覆盖结直肠疾病、胃肠道肿瘤与胃肠道动力障碍等标签。该表格可用于汇总和核对相关研究中各纳入研究的基本特征，为系统评价或 Meta 分析提供结构化参考（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2013-06-11。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：缩写：NR，未报告；RCT，随机对照试验。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0065995.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine。主题标签：Clinical genetics、genetic testing、Clinical research design、meta-analyses、Gastroenterology and hepatology、Anal and rectal disorders、colon、Gastrointestinal cancers、Gastrointestinal motility disorders、oncology。本站分类：消化系统疾病/结肠动力障碍。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Main_characteristics_of_studies_included_/716308
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Yuan, Zi-Xu; Wang, Xiao-Yan; Qin, Qi-Yuan; Chen, De-Feng; Zhong, Qing-Hua; Wang, Lei; et al. (2015). Main characteristics of studies included.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-31，引用时请注意版本时效。
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）
- 源站标题：Main characteristics of studies included.
- DOI：10.1371/journal.pone.0065995.t002
- 发布日期：2013-06-11
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Main_characteristics_of_studies_included_/716308
命令行下载
curl -L -o "Table_2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/1081448"
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
Abbreviations: NR, not reported; RCT, randomized control trial.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0065995.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Main_characteristics_of_studies_included_/716308）。
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。
