输尿管镜碎石术后尿路感染预测模型数据集
基于机器学习识别输尿管镜碎石术后尿路感染关键预测因子并构建风险预测模型的临床数据集。
基本信息
资源简介
输尿管镜碎石术后尿路感染预测模型数据集
【数据集背景】
源站首次发布：2025-06-12。
【数据内容】
源站原始描述：This study aims to utilize machine learning techniques to identify and validate key predictors of UTI after ureteroscopic lithotripsy and to construct and validate an effective nomogram prediction model to assist clinicians in more accurately assessing the risk of postoperative infection
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究旨在利用机器学习技术识别并验证输尿管镜碎石术后尿路感染（UTI）的关键预测因素，并构建和验证一种有效的列线图预测模型，以帮助临床医生更准确地评估术后感染风险。
【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://www.scidb.cn/detail?dataSetId=2fe861ddf82a49d78b2d4bb65adfc60c
使用许可：https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=2fe861ddf82a49d78b2d4bb65adfc60c
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- 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。
- OpenDataLab:
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))
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