艰难梭菌感染ICD-10代码诊断准确性预测模型数据
提供多变量逻辑回归模型及数据，用于分析ICD-10艰难梭菌代码A047诊断不准确性的潜在预测因素。
基本信息
资源简介
艰难梭菌感染ICD-10代码诊断准确性预测模型数据
【一句话概览】
本研究采用多变量逻辑回归模型，评估与实验室艰难梭菌感染诊断相比，ICD-10艰难梭菌代码A047总体诊断不准确、假阳性及假阴性的潜在预测因素。涉及Manitoba IBD流行病学数据库、医院出院摘要、实验室CDI诊断、ICD-10 CDI编码、PPV、NPV及基于人群的研究背景。文件1个，合计9.7 KB，许可CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multivariable logistic regression models to assess potential predictors of overall diagnostic inaccuracy, FP and FN of ICD-10 Clostridium Difficile code A047 in comparison with laboratory diagnosis of Clostridium difficile infections.》。配套论文《Hospital discharge abstracts have limited accuracy in identifying occurrence of Clostridium difficile infections among hospitalized individuals with inflammatory bowel disease: A population-based study》发表于 PLOS ONE（2017），DOI：10.1371/journal.pone.0171266。源站首次发布：2017-02-15。
【数据内容】
源站原始描述：Multivariable logistic regression models to assess potential predictors of overall diagnostic inaccuracy, FP and FN of ICD-10 Clostridium Difficile code A047 in comparison with laboratory diagnosis of Clostridium difficile infections
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0171266.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Space Science、Biotechnology、Evolutionary Biology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：NPV、Manitoba IBD Epidemiology Database、hospital discharge abstracts、laboratory CDI diagnoses、ICD -10 CDI coding、ICD -10 CDI code、PPV、CDI diagnoses、bowel disease。
【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/Multivariable_logistic_regression_models_to_assess_potential_predictors_of_overall_diagnostic_inaccuracy_FP_and_FN_of_ICD-10_Clostridium_Difficile_code_A047_in_comparison_with_laboratory_diagnosis_of_Clostridium_difficile_infections_/4654798
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Singh, Harminder; Nugent, Zoann; Yu, B. Nancy; M. Lix, Lisa; Targownik, Laura; Bernstein, Charles (2017). Multivariable logistic regression models to assess potential predictors of overall diagnostic inaccuracy, FP and FN of ICD-10 Clostridium Difficile code A047 in comparison with laboratory diagno…
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-03，引用时请注意版本时效。
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Multivariable logistic regression models to assess potential predictors of overall diagnostic inaccuracy, FP and FN of ICD-10 Clostridium Difficile code A047 in comparison with laboratory diagnosis of Clostridium difficile infections.
- DOI：10.1371/journal.pone.0171266.t002
- 发布日期：2017-02-15
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariable_logistic_regression_models_to_assess_potential_predictors_of_overall_diagnostic_inaccuracy_FP_and_FN_of_ICD-10_Clostridium_Difficile_code_A047_in_comparison_with_laboratory_diagnosis_of_Clostridium_difficile_infections_/4654798
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/7591045"
文件清单
Table 2.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 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
Multivariable logistic regression models to assess potential predictors of overall diagnostic inaccuracy, FP and FN of ICD-10 Clostridium Difficile code A047 in comparison with laboratory diagnosis of Clostridium difficile infections.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0171266.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariable_logistic_regression_models_to_assess_potential_predictors_of_overall_diagnostic_inaccuracy_FP_and_FN_of_ICD-10_Clostridium_Difficile_code_A047_in_comparison_with_laboratory_diagnosis_of_Clostridium_difficile_infections_/4654798）。
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