肝移植术中无乳酸碱剩余与急性肾损伤的重复研究数据
该数据集为肝移植术中无乳酸碱剩余（ABE）与术后急性肾损伤（AKI）关联的回顾性队列研究的重复数据，包含去标识化的人口学、临床、术中及术后变量，并附R分析代码，可复现描述性分析、改良Poisson回归、限制性立方样条、敏感性分析、Kaplan–Meier分析及基于肌酐的KDIGO严重程度探索性分析，
基本信息
资源简介
肝移植术中无乳酸碱剩余与急性肾损伤的重复研究数据
Replication Data for: Intraoperative Alactic Base Excess and Acute Kidney Injury After Liver Transplantation: A Retrospective Cohort Study
该数据集为肝移植术中无乳酸碱剩余（ABE）与术后急性肾损伤（AKI）关联的回顾性队列研究的重复数据，包含去标识化的人口学、临床、术中及术后变量，并附R分析代码，可复现描述性分析、改良Poisson回归、限制性立方样条、敏感性分析、Kaplan–Meier分析及基于肌酐的KDIGO严重程度探索性分析，用于评估术中ABE与术后7天内肌酐相关AKI的关联（来源 DataONE，http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该重复数据集包含研究“Intraoperative Alactic Base Excess and Acute Kidney Injury After Liver Transplantation: A Retrospective Cohort Study”所依据的去标识化数据和统计分析代码。该研究评估了肝移植术后前7天内术中无乳酸碱剩余（ABE）与基于肌酐的急性肾损伤（AKI）之间的关联。数据集包括用于主要分析、敏感性分析和事后分析的人口学、临床、术中及术后变量。随附的R代码可复现描述性分析、带稳健方差的改良Poisson回归模型、限制性立方样条评估、敏感性分析、Kaplan–Meier分析以及基于肌酐的KDIGO严重程度的探索性分析。数据共享：直接个人标识符已从
【主题与分类】
主题标签：Alactic Base Excess、Liver Transplantation、Medicine, Health and Life Sciences、Acute Kidney Injury。本站分类：消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A2381a797ddfb6013ce2ac1aa5cf9c20266a1827612f3d98deca42ed217217523
使用许可：http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
下载信息
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
本复现数据集包含研究“术中无乳酸碱剩余与肝移植术后急性肾损伤：一项回顾性队列研究”所依据的去标识化数据和统计分析代码。该研究评估了术中无乳酸碱剩余（ABE）与肝移植术后前7天内基于肌酐的急性肾损伤（AKI）之间的关联。数据集包括主分析、敏感性分析和事后分析中所使用的人口学、临床、术中及术后变量。随附的R代码可复现描述性分析、带稳健方差的改良Poisson回归模型、限制性立方样条评估、敏感性分析、Kaplan–Meier分析以及基于肌酐的KDIGO严重程度的探索性分析。数据共享：共享数据集中已移除直接个人标识符。
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
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