代谢相关脂肪性肝病预测因子的多变量逻辑回归模型数据集
该数据集包含用于构建代谢相关脂肪性肝病预测模型的多变量逻辑回归分析数据，主要模态为临床表格和统计参数，涵盖了患者临床特征、实验室指标及风险因素等结构化信息，主要用于医学研究中的疾病风险预测、因素分析和模型开发，支持临床决策与公共卫生干预策略的制定。
基本信息
资源简介
代谢相关脂肪性肝病预测因子的多变量逻辑回归模型数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multivariable logistic regression models for MAFLD predictors.》。源站首次发布：2025-11-24。
【数据内容】
源站原始描述：Multivariable logistic regression models for MAFLD predictors
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table 5.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0336568.t005。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Marine Biology、Cancer、Infectious Diseases。主题标签：shear wave elastography、patients remains underexplored、mitigate progression risks、higher liver stiffness、56 ± 17、43 ± 17、5 ± 28、>).、>),、>)。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Marine Biology、Cancer、Infectious Diseases。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariable_logistic_regression_models_for_MAFLD_predictors_/30696963
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Saad, Zienab M.; Keryakos, Hesham K. H.; Hassanin, Hala A.; Higazi, Mahmoud M.; Sayed, Manar M.; Ismail, Doaa E.; et al. (2025). Multivariable logistic regression models for MAFLD predictors.. 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
该数据集包含用于预测代谢相关脂肪性肝病（MAFLD）的多变量逻辑回归模型及其相关数据。数据集提供了模型构建所需的临床变量、统计参数和预测因子分析结果，数据来源于医学研究中的临床观察和统计分析。主要应用于医学研究领域，特别是用于识别和评估MAFLD的风险因素、开发疾病预测模型，以及支持临床决策和公共卫生策略制定。
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。
