脓毒症新发房颤患者白细胞血糖指数与30天死亡率支持数据与分析代码

本存储库包含研究“白细胞血糖指数与脓毒症新发心房颤动患者30天死亡率相关:来自MIMIC-IV数据库的见解”的完整分析代码和支持数据

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文本预测MIMIC-IV脓毒症心房颤动白细胞血糖指数30天死亡率Cox模型R语言SQL
Supporting data and analysis code for: Leukocyte Glycemic Index Associated with 30‑Day Mortality in Sepsis Patients with New‑Onset Atrial Fibrillation – a MIMIC‑IV study

基本信息

模态
文本
大小
0.00030881 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

脓毒症新发房颤患者白细胞血糖指数与30天死亡率支持数据与分析代码

本存储库包含研究“白细胞血糖指数与脓毒症新发心房颤动患者30天死亡率相关:来自MIMIC-IV数据库的见解”的完整分析代码和支持数据

Supporting data and analysis code for: Leukocyte Glycemic Index Associated with 30‑Day Mortality in Sepsis Patients with New‑Onset Atrial Fibrillation – a MIMIC‑IV study

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本存储库包含研究“白细胞血糖指数与脓毒症新发心房颤动患者30天死亡率相关:来自MIMIC-IV数据库的见解”的完整分析代码和支持数据。内容:- 20250624_extract_code.sql:用于从MIMIC-IV(版本3.1)进行队列选择、变量提取和LGI计算的SQL查询。- revision_analysis.R:主R脚本:数据预处理、Cox模型、限制性立方样条、阈值效应、亚组森林图、ROC、校准和DCA。- component_comparison_analysis.R:补充R脚本,使用三分位分析和增量预测比较LGI与其组分(WBC、葡萄糖)。- analysis_dataset_with_lgi.csv:最终分析数据集(n=691),包含研究中使用的所有变量,包括计算的LGI和log(LGI)三分位数。- spline_curve_data.csv:用于绘制调整后

【主题与分类】

主题标签:MIMIC-IV、脓毒症、心房颤动、白细胞血糖指数、30天死亡率、Cox模型、R语言、SQL。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.20684665

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 308.8 KB。

数据说明

本数据包包含研究“白细胞血糖指数与新发心房颤动脓毒症患者30天死亡率的相关性:来自MIMIC-IV数据库的见解”的完整分析代码和支持数据。内容:- 20250624_extract_code.sql:用于从MIMIC-IV(版本3.1)中进行队列选择、变量提取和LGI计算的SQL查询。- revision_analysis.R:主R脚本:数据预处理、Cox模型、限制性立方样条、阈值效应、亚组森林图、ROC、校准和DCA。- component_comparison_analysis.R:补充R脚本,使用三分位分析和增量预测比较LGI与其组成部分(WBC、葡萄糖)。- analysis_dataset_with_lgi.csv:最终分析数据集(n=691),包含研究中使用的所有变量,包括计算得出的LGI和log(LGI)三分位数。- spline_curve_data.csv:用于绘制限制性立方样条模型调整后风险比的数据。- decision_curve_data.csv:决策曲线分析的净获益值。- lgi_formula_and_cutpoint_check.csv:LGI公式、三分位切点和基线特征的汇总。- missingness_report.csv:插补后的缺失数据报告

可重复性:1. 获取MIMIC-IV 3.1(physionet.org),运行20250624_extract_code.sql以创建原始提取表。2. 运行revision_analysis.R以复现所有主要结果、表格和图表(图2、3、4、5A-5C及补充图S1)。3. 运行component_comparison_analysis.R以进行各组分三分位数比较和预测性能分析。所有分析均在R 4.6.0中完成。所需软件包列于R_sessionInfo.txt中。引用:如果您使用这些数据或代码,请引用原始文章(发表后)及本Zenodo存储库。通讯作者:a

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

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