困难腹腔镜胆囊切除术术前风险评分开发与验证：资源有限环境下的回顾性研究
该数据集包含301名胆囊疾病患者术前临床和超声数据，用于开发预测困难腹腔镜胆囊切除术的风险评分模型。
基本信息
资源简介
困难腹腔镜胆囊切除术术前风险评分开发与验证：资源有限环境下的回顾性研究
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的结构化表格数据集，收录 2 个文件、合计 500.82 KB，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Development and Validation of a Preoperative Risk Score for Difficult Laparoscopic Cholecystectomy: A Retrospective Study in Resource-Limited Settings》。源站首次发布：2026-01-26。
【数据内容】
源站原始描述：Study Design and Setting This single-center retrospective observational cohort study analyzed data from Ibb University Hospitals. We reviewed surgical and radiological records of consecutive patients undergoing laparoscopic cholecystectomy from April 22, 2020, to November 23, 2024. Ethical Approval The Ibb University Institutional Research Ethics Committee approved the protocol on January 1, 2025 (Ref: IBBUNI.2025.1.001). Individual consent was waived given the anonymized, retrospective design,…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：研究设计与设置 本单中心回顾性观察性队列研究分析了Ibb大学医院的数据。我们回顾了2020年4月22日至2024年11月23日期间连续接受腹腔镜胆囊切除术患者的手术和影像学记录。伦理批准 Ibb大学机构研究伦理委员会于2025年1月1日批准了该方案（编号：IBBUNI.2025.1.001）。鉴于回顾性设计的匿名化性质，依据《赫尔辛基宣言》原则，豁免了个体知情同意。患者人群 我们筛选了因良性胆囊疾病（急性/慢性胆囊炎、有症状的胆石症）接受腹腔镜胆囊切除术的成人（≥18岁）。排除标准：胆囊恶性肿瘤、联合肝胆/胰腺手术或记录不完整。最终队列：301例患者（STARD流程图，补充图1）。数据收集 由经过培训的团队通过标准化电子表单提取术前数据：人口学资料（年龄、性别）、BMI、临床病史（既往急性胆囊炎、合并症）、体格检查（右上腹肌紧张）、实验室检查（WBC计数）和超声（胆囊壁厚度、胆囊颈/胆囊管嵌顿结石）。主要结局 “困难LC”为复合结局：（1）术中转为开腹手术，或（2）主要并发症（明显的胆道/血管/脏器损伤）。在384例手术中，57例（14.8%）为困难LC。统计分析 分析使用Python 3.10（SciPy、pandas、scikit-learn、statsmodels）。连续数据：根据Shapiro-Wilk检验，以mean±SD或median（IQR）表示。比较：t/Mann-Whitney U检验（连续变量）、χ²/Fisher精确检验（分类变量）。模型开发 单因素p<0.10的变量进入多因素logistic回归（VIF<2.0，检查线性）。最终模型依据AIC、p<0.05和临床相关性确定。由β系数推导整数风险评分（除以最小β值，四舍五入）。评估：AUC（bootstrap 95% CI，1000次重复）、校准（Brier评分、校准图）、DCA以评估效用。Boots…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 500.82 KB。数据集 DOI：10.17632/ghz2ghr2d3.1。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/ghz2ghr2d3
下载信息
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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
源站：https://data.mendeley.com/datasets/ghz2ghr2d3
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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