脓毒症患者贫血风险预测列线图：多中心回顾性模型构建与验证研究
该数据集来自一项多中心、回顾性研究，旨在描述血红蛋白浓度下降与病理生理指标之间的关系，并构建中国汉族脓毒症患者贫血风险的列线图模型
基本信息
资源简介
脓毒症患者贫血风险预测列线图：多中心回顾性模型构建与验证研究
该数据集围绕脓毒症患者贫血风险预测这一临床问题展开，来源于一项多中心、回顾性研究，旨在描述血红蛋白浓度下降与病理生理指标之间的关系，并据此构建中国汉族脓毒症患者贫血风险的列线图模型。数据集收录了全部入组患者的原始数据，涵盖训练集、内部验证集与外部验证集，同时包含样本量计算、参数筛选、模型建立与验证的说明性代码。数据集英文名称为“Nomogram for predicting the risk of anemia in patients with sepsis: a multi-center, retrospective model construction and validation study”，作者为Liu, Shuangqing，由Mendeley Data发布，发布时间为2025年，主题标签为Sepsis与Anemia，本站分类归入血液及造血器官疾病下的其他类别。
【数据集背景】
脓毒症是临床常见的危重症，常伴随多器官功能紊乱，贫血在其中较为常见，且可能与病理生理指标变化相关。该数据集所依托的研究聚焦中国汉族脓毒症患者，试图通过多中心、回顾性设计，刻画血红蛋白浓度下降与相关病理生理指标之间的关系，并进一步开发贫血风险的列线图模型。列线图作为一种可视化风险预测工具，可将多个预测因素整合为个体化风险估计，便于临床辅助判断。该研究的定位是模型构建与验证，因此数据集不仅包含建模所需的原始患者数据，也包含模型开发与验证过程中的方法性材料。
【数据内容】
数据集包含所有入组患者的原始数据，按用途划分为训练集、内部验证集和外部验证集三部分。训练集通常用于参数筛选与模型建立，内部验证集用于评估模型在来源人群中的稳健性，外部验证集用于检验模型在不同数据来源中的可推广性。此外，数据集还包含样本量计算、参数筛选、模型建立与验证的说明性代码，这些代码有助于理解研究流程与复现分析步骤。主题标签为Sepsis和Anemia，表明数据核心变量围绕脓毒症与贫血展开。除上述内容外，关于具体变量字段、样本量数值、缺失率、模型性能指标等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自一项多中心、回顾性研究，研究对象为中国汉族脓毒症患者。数据来源站为doi.org，发布机构为Mendeley Data，作者为Liu, Shuangqing，发布时间为2025年。多中心设计意味着数据可能来自多个临床机构，回顾性设计意味着数据基于既有临床记录整理而成。关于具体参与中心数量、各中心样本量、采集时间范围、伦理审批信息等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于脓毒症相关贫血风险预测模型的构建、验证与复现研究，也可用于探索血红蛋白浓度下降与病理生理指标之间关系的二次分析。由于包含训练集、内部验证集与外部验证集，研究者可据此开展模型开发、内部稳健性评估与外部可推广性检验。说明性代码可用于学习样本量计算、参数筛选、模型建立与验证的实现流程。该数据集面向中国汉族脓毒症患者，因此其适用人群与相应临床背景一致。关于是否适用于其他人群或其他疾病场景，源站未提供。
【使用方法】
使用时可依据数据集提供的训练集、内部验证集与外部验证集划分，分别开展模型训练、内部验证与外部验证。样本量计算、参数筛选、模型建立与验证的说明性代码可用于指导分析流程，帮助理解变量筛选与模型构建步骤。由于数据集包含原始数据，使用者可在遵守相应使用条件的前提下进行复现分析或方法学比较。关于具体软件环境、依赖包版本、运行步骤与参数设置，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为多中心、回顾性研究数据，其优势在于涵盖训练、内部验证与外部验证三部分，并附带方法性代码，有利于模型构建与验证的完整呈现。回顾性设计可能带来数据记录不完整或选择偏倚等固有局限，多中心来源也可能引入中心间差异。研究对象为中国汉族脓毒症患者，结论外推至其他人群时需谨慎。关于样本量、缺失数据比例、模型区分度与校准度等具体质量指标，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集由Liu, Shuangqing发布，机构为Mendeley Data，来源站为doi.org，发布时间为2025年。使用时应遵循来源站点的引用与许可要求。关于具体许可协议类型、引用格式、使用限制与联系方式，源站未提供。
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
源站：https://doi.org/10.17632/fp6xdds387.1
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 128.4 KB。
数据说明
We aimed to describe the relationship between the reduction in hemoglobin concentration and pathophysiological indicators in order to develop a nomograph model of anemia risk for Chinese Han patients with sepsis. Our dataset includes the raw data of all enrolled patients (training set, internal validation set and external validation set; sample size calculation and parameter screening, model establishment and validation instruction codes).
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。
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