Clostridium difficile感染季节性：跨半球与大陆的模式——系统综述
本数据集来自 PLOS ONE 系统综述论文的配套文件，包含 PRISMA 检查表、补充表格与文本等 4 个文件。研究检索三个医学与生命科学数据库至 2014 年 10 月，提取并标准化 CDI 月度频率，按随访月数加权，计算跨半球与大陆的交叉相关系数（XCORR）以考察相关性与滞后
基本信息
资源简介
Clostridium difficile感染季节性：跨半球与大陆的模式——系统综述
Clostridium difficile Infection Seasonality: Patterns across Hemispheres and Continents – A Systematic Review
本数据集来自 PLOS ONE 系统综述论文的配套文件，包含 PRISMA 检查表、补充表格与文本等 4 个文件。研究检索三个医学与生命科学数据库至 2014 年 10 月，提取并标准化 CDI 月度频率，按随访月数加权，计算跨半球与大陆的交叉相关系数（XCORR）以考察相关性与滞后。纳入北美 13 项、欧洲 5 项、大洋洲 2 项研究。数据可用于复现该综述的检索、筛选与季节性分析流程，并支持 CDI 季节模式的跨区域比较研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Clostridium difficile Infection Seasonality: Patterns across Hemispheres and Continents – A Systematic Review》发表于 PLOS ONE（2015），DOI：10.1371/journal.pone.0120730。源站首次发布：2015-03-16。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景 研究表明 Clostridium difficile 感染（CDI）发病率存在季节性变化。综合所有可获得的季节性信息是识别大规模流行病学模式并阐明其潜在原因的必要步骤。方法 检索三个医学与生命科学出版数据库，从建库至 2014 年 10 月，纳入以英语、西班牙语或葡萄牙语撰写的、报告 CDI 发病率的纵向流行病学研究。提取 CDI 的月度频率，并根据随访月数进行标准化和加权。计算交叉相关系数（XCORR），以检验各半球和大陆报告的 CDI 年-月频率之间的相关性和滞后。结果 检索确定了来自北美、欧洲和大洋洲的 13、5 和 2 项符合条件的研究
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 141.05 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0120730。
【主题与分类】
源站学科分类：Biological Sciences。主题标签：frequency、XCORR、life sciences publication databases、pattern、Cross correlation coefficients、North American countries.ConclusionCDI、Systematic Review BackgroundStudies。本站分类：感染性疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biological Sciences。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Clostridium_difficile_Infection_Seasonality_Patterns_across_Hemispheres_and_Continents_A_Systematic_Review/1337383
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Furuya-Kanamori, Luis; J. McKenzie, Samantha; Yakob, Laith; Clark, Justin; Paterson, David L.; V. Riley, Thomas; et al. (2016). Clostridium difficile Infection Seasonality: Patterns across Hemispheres and Continents – A Systematic Review. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-05，引用时请注意版本时效。
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（Figshare）
- 源站标题：<i>Clostridium difficile</i> Infection Seasonality: Patterns across Hemispheres and Continents – A Systematic Review
- DOI：10.1371/journal.pone.0120730
- 发布日期：2015-03-16
- 文件数：4 个
- 文件总体积：141.05 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Clostridium_difficile_Infection_Seasonality_Patterns_across_Hemispheres_and_Continents_A_Systematic_Review/1337383
命令行下载
curl -L -o "S1_PRISMA_Checklist.doc" "https://ndownloader.figshare.com/files/1950798"
curl -L -o "S1_Table.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/1950799"
curl -L -o "S2_Table.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/1950800"
curl -L -o "S1_Text.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/1950801"
文件清单
S1_PRISMA_Checklist.doc（65.02 KB）S1_Table.docx（17.36 KB）S2_Table.docx（44.92 KB）S1_Text.docx（13.75 KB）
文件总体积 141.05 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
背景
研究已证实艰难梭菌感染（CDI）发生率存在季节性变化。综合所有可获得的季节性信息，是识别大规模流行病学模式并阐明其潜在原因的必要步骤。方法
检索了三个医学与生命科学文献数据库，检索时间自建库至2014年10月，纳入以英语、西班牙语或葡萄牙语撰写的、报告CDI发病率的纵向流行病学研究。提取CDI的每月发生频率，并根据随访月数进行标准化和加权处理。计算互相关系数（XCORR），以检验各半球和各大洲报告的CDI年-月频率之间的相关性及滞后情况。结果
检索共识别出符合纳入标准的研究：北美13项、欧洲5项、大洋洲2项。CDI在北半球和南半球表现出相似的季节性模式，其特征为春季出现高峰、夏季/秋季CDI频率较低，两半球之间存在8个月的滞后（XCORR = 0.60）。
欧洲和北美国家的季节性模式之间没有差异。结论
CDI表现出明显的季节性模式，且在北美、欧洲和大洋洲保持一致。需要进一步研究以确定观察到的季节性背后的驱动因素。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0120730（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Clostridium_difficile_Infection_Seasonality_Patterns_across_Hemispheres_and_Continents_A_Systematic_Review/1337383）。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
