卒中后感染独立预测因素的逻辑回归分析
该数据集提供卒中后感染独立预测因素的逻辑回归分析结果，包括参数估计和名义p值等表格数据。
基本信息
资源简介
卒中后感染独立预测因素的逻辑回归分析
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 5.63 KB，主题涵盖 regression、predictors、post-stroke，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Logistic regression analysis of independent predictors for post-stroke infections》。源站首次发布：2008-05-14。
【数据内容】
源站原始描述：Shown are the nominal p-values and estimates for the parameters remaining in the model after backward selection. Factors and covariates included for selection were: NIHSS at admission, age, tube feeding, mechanical ventilation, HLA-DR expression (Day 1), treatment, and interaction between treatment and HLA-DR (Day 1) expression. The final logistic model was: log( p/1-p) = μ+treatment+ßtreatment*log(HLA-DR); p: number of infected patients within 11 days/total number of patients (in the respective…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_6.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0002158.t006。
【主题与分类】
源站学科分类：Neuroscience、Medicine、Immunology。主题标签：regression、predictors、post-stroke。
【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/_Logistic_regression_analysis_of_independent_predictors_for_post_stroke_infections_/603267
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Harms, Hendrik; Prass, Konstantin; Meisel, Christian; Klehmet, Juliane; Rogge, Witold; Drenckhahn, Christoph; et al. (2015). Logistic regression analysis of independent predictors for post-stroke infections. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-07，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：Logistic regression analysis of independent predictors for post-stroke infections
- DOI：10.1371/journal.pone.0002158.t006
- 发布日期：2008-05-14
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Logistic_regression_analysis_of_independent_predictors_for_post_stroke_infections_/603267
命令行下载
curl -L -o "Table_6.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/932837"
文件清单
Table_6.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
Shown are the nominal p-values and estimates for the parameters remaining in the model after backward selection. Factors and covariates included for selection were: NIHSS at admission, age, tube feeding, mechanical ventilation, HLA-DR expression (Day 1), treatment, and interaction between treatment and HLA-DR (Day 1) expression. The final logistic model was: log( p/1-p) = μ+treatment+ßtreatment*log(HLA-DR); p: number of infected patients within 11 days/total number of patients (in the respective treatment group).
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0002158.t006（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Logistic_regression_analysis_of_independent_predictors_for_post_stroke_infections_/603267）。
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