基于症状强度的功能性肠病特征数据挖掘研究补充材料
该数据集包含1,729例功能性肠病患者的临床问卷数据，数据模态包括结构化临床表格和症状强度评分，具体涵盖罗马III诊断结果以及便秘、腹泻、腹胀、腹痛等症状的强度评分；其主要用途在于通过数据挖掘方法分析症状强度模式，对患者进行无监督聚类，识别同质性的临床亚组，以支持功能性肠病的表型分类研究和临床决策优化。
创建时间2019-11-27
更新时间2019-11-27
原始链接
https://figshare.com/articles/dataset/Supplementary_Material_for_Data_Mining_Approach_for_the_Characterization_of_Functional_Bowel_Disorders_According_to_Symptom_Intensity_Provides_a_Small_Numberof_Homogenous_Groups/11280443
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资源简介
该数据集是一项观察性研究的补充材料，旨在通过症状强度数据挖掘方法对功能性肠病（FBD）患者进行聚类分析。数据集包含1,729例门诊患者（73%为女性）的临床问卷数据，具体包括罗马III诊断问卷结果以及便秘、腹泻、腹胀/腹部膨胀、腹痛等症状在就诊前一周的10点李克特量表强度评分。研究采用高斯混合模型对患者症状强度进行无监督聚类，并通过分类树构建新的分组体系，最终识别出8个具有不同症状特征的临床亚组（如“疼痛性便秘”、“轻度疼痛性腹泻”、“腹胀主导型”等）。该数据集可用于探索功能性肠病的临床表型分类、症状模式分析以及基于数据驱动的患者分层研究，为临床诊断和个体化治疗提供参考。
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