倾向性评分匹配后两组治疗组患者特征
该数据集来自 plos.figshare.com，包含一个 Table 2.xls 文件，记录倾向性评分匹配后两组治疗组的患者特征
基本信息
资源简介
倾向性评分匹配后两组治疗组患者特征
Patient characteristics after propensity score matching between two treatment groups.
该数据集来自 plos.figshare.com，包含一个 Table 2.xls 文件，记录倾向性评分匹配后两组治疗组的患者特征。数据主题涉及憩室炎、抗生素使用、回顾性队列研究，以及 C-reactive protein level 和 blood cell count 等指标。该数据可用于比较匹配后两组患者的基线特征，支持消化系统疾病尤其是憩室炎治疗相关研究中的组间均衡性评估与后续分析（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2021-07-29。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：倾向性评分匹配后两个治疗组间的患者特征。
【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.0255384.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Microbiology、Cell Biology、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Ecology、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：propensity score、right、antibiotic、diverticulitis、retrospective cohort study、C-reactive protein level、blood cell count。本站分类：消化系统疾病/憩室炎。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Microbiology、Cell Biology、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Ecology、Biological Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Patient_characteristics_after_propensity_score_matching_between_two_treatment_groups_/15076242
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Lee, Kil-yong; Lee, Jaeim; Park, Youn Young; Oh, Seong Taek (2021). Patient characteristics after propensity score matching between two treatment groups.. 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：Patient characteristics after propensity score matching between two treatment groups.
- DOI：10.1371/journal.pone.0255384.t002
- 发布日期：2021-07-29
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Patient_characteristics_after_propensity_score_matching_between_two_treatment_groups_/15076242
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/28989939"
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
Patient characteristics after propensity score matching between two treatment groups.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0255384.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Patient_characteristics_after_propensity_score_matching_between_two_treatment_groups_/15076242）。
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