严重艰难梭菌感染临床预测评分性能研究数据
该数据集来自 plos.figshare.com，配套 2015 年发表于 PLOS ONE 的多中心前瞻性临床预测工具推导与验证研究，聚焦严重艰难梭菌感染（C. difficile infection）的临床预测评分性能
基本信息
资源简介
严重艰难梭菌感染临床预测评分性能研究数据
Performance Clinical Prediction Score for Severe C. difficile Infection.
该数据集来自 plos.figshare.com，配套 2015 年发表于 PLOS ONE 的多中心前瞻性临床预测工具推导与验证研究，聚焦严重艰难梭菌感染（C. difficile infection）的临床预测评分性能。数据仅含 1 个文件 Table_5.xls，主题标签涉及 Dublin cohorts、Clinical Prediction Tool、prediction rule、cdss、ci、cdi、outcome、clostridium 及 blood leukocyte count 等。该数据可用于了解严重艰难梭菌感染临床预测评分的性能表现，并支撑相关预测规则的验证与比较研究（来源 figshare，CC BY 。
【数据集背景】
配套论文《A Multi-Center Prospective Derivation and Validation of a Clinical Prediction Tool for Severe Clostridium difficile Infection》发表于 PLOS ONE（2015），DOI：10.1371/journal.pone.0123405。源站首次发布：2015-04-23。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：严重艰难梭菌感染的临床表现预测评分。
【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.0123405.t005。
【主题与分类】
源站学科分类：Biological Sciences。主题标签：Dublin cohorts.ResultsThe CPR、Clinical Prediction Tool、prediction rule、cdss、ci、cdi、outcome、clostridium、blood leukocyte count。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/_Performance_Clinical_Prediction_Score_for_Severe_C_difficile_Infection_/1392799
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Na, Xi; Martin, Alan J.; Sethi, Saurabh; Kyne, Lorraine; W. Garey, Kevin; W. Flores, Sarah; et al. (2015). Performance Clinical Prediction Score for Severe C. difficile Infection.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-13，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：Performance Clinical Prediction Score for Severe <i>C</i>. <i>difficile</i> Infection.
- DOI：10.1371/journal.pone.0123405.t005
- 发布日期：2015-04-23
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Performance_Clinical_Prediction_Score_for_Severe_C_difficile_Infection_/1392799
命令行下载
curl -L -o "Table_5.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/2037660"
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
Performance Clinical Prediction Score for Severe C. difficile Infection.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0123405.t005（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Performance_Clinical_Prediction_Score_for_Severe_C_difficile_Infection_/1392799）。
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