Elecsys梅毒信号-临界值数据集

基于Elecsys试剂的梅毒筛查测试表格数据,涵盖患者人口学、临床科室、筛查结果及S/CO值,含阳性样本后续检测细节。

MendeleyMendeley
DataCite Commons
2025-04-01 更新
浏览 17
表格梅毒表格
Elecsys Syphilis Signal-to-Cutoff

基本信息

模态
表格
大小
0.001048833 GB
创建/更新时间
2025-04-01
版本
v3

资源简介

Elecsys梅毒信号-临界值数据集

【一句话概览】

本数据集是 Mendeley Data 公开的结构化表格数据集,收录 2 个文件、合计 1.05 MB,可用于统计建模、特征工程与队列分析。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Elecsys Syphilis Signal-to-Cutoff》。源站首次发布:2021-11-03。

【数据内容】

源站原始描述:Supplementary file 1: Data for 19,368 syphilis screening tests on 15,764 unique patients using the Roche Diagnostics Elecsys Syphilis assay. All laboratory data involve analysis on plasma or serum. Specific data fields include: unique patient identification number (deidentified), whether result was first or only syphilis screening test performed for the specific patient within the retrospective timeframe or a repeat test (with days after initial test recorded), age in years, sex (as recorded in…

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个,合计 1.05 MB。数据集 DOI:10.17632/9n68d47rbr.3。

【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://data.mendeley.com/datasets/9n68d47rbr

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

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

源站:https://data.mendeley.com/datasets/9n68d47rbr

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案