基于Klotho的机器学习模型预测慢性肾脏病患者肾脏和心血管结局的补充材料
该数据集包含400名慢性肾脏病患者的临床表格数据，涵盖血清Klotho、肾小球滤过率、尿微量白蛋白等47项临床特征，用于训练和验证机器学习模型，以预测患者未来3年、5年和8年发生终末期肾病和心血管疾病的风险，主要应用于医学预后预测和慢性肾脏病风险建模研究。
创建时间2024-03-27
更新时间2024-06-25
原始链接
https://karger.figshare.com/articles/dataset/Supplementary_Material_for_A_Klotho-based_Machine_Learning_Model_for_Prediction_of_both_Kidney_and_Cardiovascular_Outcomes_in_Chronic_Kidney_Disease/25470028
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资源简介
该数据集是为一项机器学习研究提供的补充材料，旨在开发和验证基于血清Klotho水平的机器学习模型，用于预测慢性肾脏病（CKD）患者发生终末期肾病（ESKD）和心血管疾病（CVD）的风险。数据集包含400名非透析CKD患者的临床数据，涵盖47项临床特征，包括血清Klotho、估计肾小球滤过率（eGFR）、24小时尿微量白蛋白、血清白蛋白、磷酸盐、甲状旁腺激素、年龄、原发性高血压病史、钙、肿瘤坏死因子-α等。数据被划分为训练集（70%）和内部验证集（30%），并用于训练五种不同的机器学习模型（如Lasso回归、随机生存森林等），以预测3年、5年和8年时间点的ESKD和CVD风险。该数据集主要用于机器学习在医学预后预测、慢性肾脏病临床风险建模及生物标志物（Klotho）应用研究。
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