DIC模板预测中/重症的ROC值数据集
基于DIC模板的预测指标（灵敏度、特异度、PPV、NPV）和ROC曲线下面积，用于评估中/重症疾病预测能力。
基本信息
资源简介
DIC模板预测中/重症的ROC值数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predictive values and calculated area under the curve (AUC) from receiver operating characteristic curves (ROC) of overt and non-overt DIC-templates vs. moderate/severe illness.》。配套论文《Evidence of Disseminated Intravascular Coagulation in a Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome—Scoring Models and Severe Illness》发表于 PLoS ONE（2011），DOI：10.1371/journal.pone.0021134。源站首次发布：2013-02-20。
【数据内容】
源站原始描述：Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) are all presented as percentages. aAUC, comparison between ≥5p and p-value for calculated AUC in predicting moderate/severe illness (ROC-analysis)
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_4.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0021134.t004。
【主题与分类】
源站学科分类：Infectious Diseases、Hematology。主题标签：calculated、curves、overt、non-overt、dic-templates。
【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/_Predictive_values_and_calculated_area_under_the_curve_AUC_from_receiver_operating_characteristic_curves_ROC_of_overt_and_non_overt_DIC_templates_vs_moderate_severe_illness_/433011
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Sundberg, Erik; Hultdin, Johan; Nilsson, Sofie; Ahlm, Clas (2015). Predictive values and calculated area under the curve (AUC) from receiver operating characteristic curves (ROC) of overt and non-overt DIC-templates vs. moderate/severe illness.. PLOS ONE. 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：Predictive values and calculated area under the curve (AUC) from receiver operating characteristic curves (ROC) of overt and non-overt DIC-templates vs. moderate/severe illness.
- DOI：10.1371/journal.pone.0021134.t004
- 发布日期：2013-02-20
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Predictive_values_and_calculated_area_under_the_curve_AUC_from_receiver_operating_characteristic_curves_ROC_of_overt_and_non_overt_DIC_templates_vs_moderate_severe_illness_/433011
命令行下载
curl -L -o "Table_4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/762645"
文件清单
Table_4.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 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
Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) are all presented as percentages.
aAUC, comparison between ≥5p and p-value for calculated AUC in predicting moderate/severe illness (ROC-analysis).
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0021134.t004（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Predictive_values_and_calculated_area_under_the_curve_AUC_from_receiver_operating_characteristic_curves_ROC_of_overt_and_non_overt_DIC_templates_vs_moderate_severe_illness_/433011）。
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