固定血液宿主反应mRNA检测急性诊疗系统评价数据与代码

本数据集为一项系统评价的衍生数据与可复现代码,针对成人急性诊疗中用于感染判别与病因分类的固定多基因血液宿主反应mRNA检测

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基因组分类systematic reviewdiagnostic test accuracyhost-response mRNAacute infectionsepsiscohort overlapQUADAS-3PRISMA
Clinical validation of fixed blood host-response mRNA assays in acute care: systematic review data and code

基本信息

模态
基因组
大小
0.002162717 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-11-08
版本
2.0.0

资源简介

固定血液宿主反应mRNA检测急性诊疗系统评价数据与代码

Clinical validation of fixed blood host-response mRNA assays in acute care: systematic review data and code

本数据集为一项系统评价的衍生数据与可复现代码,针对成人急性诊疗中用于感染判别与病因分类的固定多基因血液宿主反应mRNA检测。最终证据集包含43篇报告、44个临床患者来源组件、40个主要临床证据单元、35个重叠限制分析保留单元、107个合格分析对比、21个主要对比(3个感染判别与18个病因分类)、30个主要操作点及59个主要指标结果,另含6对同点灵敏度/特异度与4个完整2x2表。档案涵盖方案与修订日志、检索筛选方法、筛选验证记录、合格性与研究特征、报告至患者来源链接、QUADAS-3版本1.2评估、图表源数据等,可用于诊断准确性证据合成与可重复性验证(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据集为一项系统评价的衍生综述级数据与可复现代码,该评价针对成人急性诊疗中用于感染判别与病因分类的固定多基因血液宿主反应mRNA检测。最终证据集包含43篇报告、44个临床患者来源组件、40个主要临床证据单元、35个重叠限制分析保留单元、107个合格分析对比、21个主要对比(3个感染判别与18个病因分类)、30个主要操作点及59个主要指标结果。数据包含6对同点灵敏度/特异度与4个完整2x2表。档案包括方案与修订日志、检索与筛选方法、筛选验证记录、合格性与研究特征、报告至患者来源链接、QUADAS-3版本1.2评估、图表源数据以及可复现代码。

【主题与分类】

主题标签:systematic review、diagnostic test accuracy、host-response mRNA、acute infection、sepsis、cohort overlap、QUADAS-3、PRISMA。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21630057

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 2.2 MB。

数据说明

用于支持一项系统评价的衍生综述级数据与可复现代码,该评价针对固定多基因血液宿主反应mRNA检测,用于成人急性照护中的感染鉴别与病因学分类。最终证据集包括43份报告、44个临床患者来源组件、40个主要临床证据单元、35个保留在重叠限制分析中的单元、107个合格分析对比、21个主要对比(3个感染鉴别和18个病因学分类)、30个主要操作点以及59个主要指标结果。其中包括6个同点灵敏度/特异度对和4个完整的2x2表。该存档包括方案与修订日志、检索与筛选方法、筛选验证记录、合格性与研究特征、报告至患者来源的关联、QUADAS-3版本1.2评估、图与表源数据以及可复现分析代码。许可数据库导出、受版权保护的全文和患者级个人信息被排除在外。

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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