选择标准敏感性研究结果第二部分:SSDQA比较

该数据集为PEDSnet开展的镰状细胞贫血选择标准敏感性研究第二部分结果,比较原始队列标准与替代队列标准下各站点患者保留情况

PEDSnetPEDSnet
datacite
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表格Person-Level AnalysisCross-Sectional AnalysisMulti-Site AnalysisExploratory AnalysisAnemia, Sickle CellAttrition Criteria ModifiedDisparate Cohort BehaviorPEDSnet Data Source
Sensitivity to Selection Criteria Study Results Part II: SSDQA Comparison

基本信息

模态
表格
许可
CC-BY Attribution 4.0
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

选择标准敏感性研究结果第二部分:SSDQA比较

Sensitivity to Selection Criteria Study Results Part II: SSDQA Comparison

该数据集为PEDSnet开展的镰状细胞贫血选择标准敏感性研究第二部分结果,比较原始队列标准与替代队列标准下各站点患者保留情况。数据覆盖多站点、个人层面与横断面分析,涉及MCV实验室、ANC实验室及羟基脲药物暴露等变量。可用于评估替代队列定义的可行性、分析不同站点队列行为差异及患者流失原因,支持探索性多站点血液与淋巴系统疾病研究(来源 DOI 解析,CC-BY Attribution 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):根据原始队列标准失去全部患者的两个站点,在替代队列标准下保留了一些患者 - Seattle有一些显著的下降,但这可以用其非常小的队列规模来解释,该规模对患者构成变化更为敏感。 - Nationwide在具有MCV实验室、ANC实验室和羟基脲药物暴露的患者中有显著下降。他们的队列规模也相对较小,但鉴于这些是研究的重要变量,这将需要进一步调查。 - 一般来说,除Seattle外,每患者年事实中位数在两种队列定义之间仅表现出微小变化。替代定义可能是一个可行的替代方案,可以在不破坏队列事实密度的情况下使用。

【主题与分类】

主题标签:Person-Level Analysis、Cross-Sectional Analysis、Multi-Site Analysis、Exploratory Analysis、Anemia, Sickle Cell、Attrition Criteria Modified、Disparate Cohort Behavior、PEDSnet Data Source。本站分类:血液与淋巴系统疾病/镰状细胞贫血。

【获取与许可】

源站页面:https://pedsnet.org/metadata/handle/20.500.14642/1231

使用许可:CC-BY Attribution 4.0。

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源站:https://doi.org/10.24373/pdsp-561

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    • 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。

数据说明

使用多站点、探索性、横断面参数进行的“选择标准敏感性”检查结果。该检查考察初始流失标准的变化将如何影响队列的事实密度和人口构成。

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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