血糖控制和并发症监测差异的混合效应模型数据集
用于分析血糖控制和并发症监测差异的混合效应模型数据集，包含模型输出和统计数据。
基本信息
资源简介
血糖控制和并发症监测差异的混合效应模型数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Mixed effects model for disparities in monitoring of glycaemic control and complications.》。配套论文《Disparities in glycaemic control, monitoring, and treatment of type 2 diabetes in England: A retrospective cohort analysis》发表于 PLOS Medicine（2019），DOI：10.1371/journal.pmed.1002942。源站首次发布：2019-10-07。
【数据内容】
源站原始描述：Mixed effects model for disparities in monitoring of glycaemic control and complications
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 17.92 KB。Table 3.xls：application/vnd.ms-excel，17.92 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pmed.1002942.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Marine Biology、Science Policy、Mental Health。主题标签：care adult population、General Practitioners Research、glycaemic control、Surveillance Centre dataset、1 January 2012、T 2D Methods、body mass index、HbA 1c BP、SGLT 2 inhibitors、31 December 2016。
【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://plos.figshare.com/articles/dataset/Mixed_effects_model_for_disparities_in_monitoring_of_glycaemic_control_and_complications_/9945326
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Whyte, Martin B.; Hinton, William; McGovern, Andrew; van Vlymen, Jeremy; Ferreira, Filipa; Calderara, Silvio; et al. (2019). Mixed effects model for disparities in monitoring of glycaemic control and complications.. PLOS Medicine. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-31，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：Mixed effects model for disparities in monitoring of glycaemic control and complications.
- DOI：10.1371/journal.pmed.1002942.t003
- 发布日期：2019-10-07
- 文件数：1 个
- 文件总体积：17.92 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Mixed_effects_model_for_disparities_in_monitoring_of_glycaemic_control_and_complications_/9945326
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/17916737"
文件清单
Table 3.xls（17.92 KB）
文件总体积 17.92 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
Mixed effects model for disparities in monitoring of glycaemic control and complications.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pmed.1002942.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Mixed_effects_model_for_disparities_in_monitoring_of_glycaemic_control_and_complications_/9945326）。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
