基于罕见病数据登记的日本IgG4相关疾病临床特征：AIP的logistic回归分析结果
数据围绕自身免疫性胰腺炎（AIP）与胰腺癌组的比较，涉及血红蛋白、血清嗜酸性粒细胞升高、肿瘤标志物CA 19-9水平等变量，可用于分析AIP相关临床特征及与胰腺癌鉴别相关的回归建模研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）
基本信息
资源简介
基于罕见病数据登记的日本IgG4相关疾病临床特征：AIP的logistic回归分析结果
Results of the logistic regression analysis for AIP.
该数据集来自plos.figshare.com，对应论文《Clinical profile of IgG4-related disease in Japan based on the rare disease data registry》中AIP的logistic回归分析结果，仅含1个文件（Table 5.xls）。数据围绕自身免疫性胰腺炎（AIP）与胰腺癌组的比较，涉及血红蛋白、血清嗜酸性粒细胞升高、肿瘤标志物CA 19-9水平等变量，可用于分析AIP相关临床特征及与胰腺癌鉴别相关的回归建模研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2017-04-03。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：AIP的logistic回归分析结果。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0174735.t005。
【主题与分类】
源站学科分类：Cell Biology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Chemical Sciences not elsewhere classified、Immunology、Biological Sciences not elsewhere classified、Cancer。主题标签：hemoglobin Autoimmune pancreatitis、AIP、pancreatic cancer group、Elevated serum eosinophils、tumor marker CA 19-9 levels、pancreatic carcinoma。本站分类：免疫系统疾病/其他。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cell Biology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Chemical Sciences not elsewhere classified、Immunology、Biological Sciences not elsewhere classified、Cancer。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Results_of_the_logistic_regression_analysis_for_AIP_/4812934
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Yan, Tianlian; Ke, Yini; Chen, Yi; Xu, Chengfu; Yu, Chaohui; Li, Youming (2017). Results of the logistic regression analysis for AIP.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30，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：Results of the logistic regression analysis for AIP.
- DOI：10.1371/journal.pone.0174735.t005
- 发布日期：2017-04-03
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Results_of_the_logistic_regression_analysis_for_AIP_/4812934
命令行下载
curl -L -o "Table 5.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/7968895"
文件清单
Table 5.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
数据说明
Results of the logistic regression analysis for AIP.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0174735.t005（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Results_of_the_logistic_regression_analysis_for_AIP_/4812934）。
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