3664例炎症性肠病(IBD)患者按选定特征与疾病亚型分布数据集
本数据集包含3664例炎症性肠病(IBD)患者的临床队列表格数据,涵盖人口学特征、疾病亚型(如克罗恩病、溃疡性结肠炎)等选定变量,数据来源于意大利东北部地区1995年至2013年的医疗记录,主要用于炎症性肠病的流行病学研究、亚型分布分析和患者特征关联探索。

基本信息
资源简介
3664例炎症性肠病(IBD)患者按选定特征与疾病亚型分布数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Distribution of 3664 patients with Inflammatory Bowel Disease (IBD) by selected characteristics and IBD type.》。配套论文《Risk of intestinal and extra-intestinal cancers in patients with inflammatory bowel diseases: A population-based cohort study in northeastern Italy》发表于 PLOS ONE(2020),DOI:10.1371/journal.pone.0235142。源站首次发布:2020-06-23。
【数据内容】
源站原始描述:Friuli Venezia Giulia, northeastern Italy, 1995–2013
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 9.73 KB。Table 1.xls:application/vnd.ms-excel,9.73 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0235142.t001。
【主题与分类】
源站学科分类:Medicine、Biotechnology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Chemical Sciences not elsewhere classified、Ecology、Immunology。主题标签:SIR、IBD patients、extra-intestinal cancers、population-based cohort study、extra-intestinal cancer types、3664 IBD patients、UC patients、CD patients、Friuli Venezia Giulia、CI。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Biotechnology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Chemical Sciences not elsewhere classified、Ecology、Immunology。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Distribution_of_3664_patients_with_Inflammatory_Bowel_Disease_IBD_by_selected_characteristics_and_IBD_type_/12549086
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Taborelli, Martina; Sozzi, Michele; Del Zotto, Stefania; Toffolutti, Federica; Montico, Marcella; Zanier, Loris; et al. (2020). Distribution of 3664 patients with Inflammatory Bowel Disease (IBD) by selected characteristics and IBD type.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30,引用时请注意版本时效。
下载信息
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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)
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集记录了意大利东北部弗留利-威尼斯-朱利亚地区在1995年至2013年间收集的3664例炎症性肠病(IBD)患者的临床队列数据。数据内容包括患者的人口学特征、疾病亚型(如克罗恩病、溃疡性结肠炎)分类以及其他选定临床或流行病学特征。数据来源于该地区的医疗记录系统,以表格形式存储,主要用于流行病学研究、疾病亚型分布分析、患者特征与疾病类型的关联探索,以及为炎症性肠病的区域公共卫生策略提供数据支持。
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