按糖尿病和血脂异常分类的研究参与者汇总
该数据集是一个以临床表格形式呈现的医学统计数据集，包含了按糖尿病和血脂异常状态分类的研究参与者数量分布信息，主要用于分析糖尿病与血脂异常之间的流行病学关联、患者特征分布以及为相关临床研究提供基线数据参考，支持流行病学研究、临床数据分析和公共卫生统计等应用方向。
基本信息
资源简介
按糖尿病和血脂异常分类的研究参与者汇总
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Summary of study participants by diabetes and dyslipidemia.》。配套论文《Relationship between insulin resistance surrogate markers with diabetes and dyslipidemia: A Bayesian network analysis of Korean adults》发表于 PLOS One（2025），DOI：10.1371/journal.pone.0323329。源站首次发布：2025-05-08。
【数据内容】
源站原始描述：Summary of study participants by diabetes and dyslipidemia
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 13.82 KB。Table 1.xls：application/vnd.ms-excel，13.82 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0323329.t001。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Sociology、Biological Sciences not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。主题标签：sequential association pattern、minimal response owing、lipid metabolic contributions、limited crossover utility、korean national health、homeostatic model assessment、distinctive metabolic signatures、comprehensive predictive capability、2019 &# 8211、using insulin level。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Sociology、Biological Sciences not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Summary_of_study_participants_by_diabetes_and_dyslipidemia_/28967869
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Choi, Jaeyeop; Kim, Jonghyun; Oh, Hyun Sook (2025). Summary of study participants by diabetes and dyslipidemia.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
注册下载
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（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是关于糖尿病和血脂异常研究参与者的汇总统计数据集。数据集包含了按糖尿病和血脂异常状态分类的研究参与者信息，通过表格形式呈现了不同疾病状态下的参与者数量分布。数据来源于医学研究项目，主要用于分析糖尿病与血脂异常之间的流行病学关联、患者特征分布以及相关临床研究的基线数据参考。适用于流行病学研究、临床数据分析、公共卫生统计以及相关疾病的风险因素分析等应用场景。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
