THA和TKA满意度评分预测多变量分析最终模型数据集
用于预测THA和TKA患者更高满意度评分的多变量分析最终模型数据集。
基本信息
资源简介
THA和TKA满意度评分预测多变量分析最终模型数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Prediction of a higher satisfaction score for THA and TKA on multivariable analysis (final model).》。源站首次发布：2016-12-15。
【数据内容】
源站原始描述：Prediction of a higher satisfaction score for THA and TKA on multivariable analysis (final model)
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 3.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0167911.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Biotechnology、Marine Biology、Science Policy、Infectious Diseases。主题标签：end-stage OA、pre-operative expectations score、20 days、postoperative satisfaction、satisfaction assessment、Knee Arthroplasty Introduction、Conclusion Patients、58 TKA、regression modelling、1 year。
【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/Prediction_of_a_higher_satisfaction_score_for_THA_and_TKA_on_multivariable_analysis_final_model_/4447733
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Neuprez, Audrey; Delcour, Jean-Pierre; Fatemi, Firouzeh; Gillet, Philippe; Crielaard, Jean-Michel; Bruyère, Olivier; et al. (2016). Prediction of a higher satisfaction score for THA and TKA on multivariable analysis (final model).. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，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：Prediction of a higher satisfaction score for THA and TKA on multivariable analysis (final model).
- DOI：10.1371/journal.pone.0167911.t003
- 发布日期：2016-12-15
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Prediction_of_a_higher_satisfaction_score_for_THA_and_TKA_on_multivariable_analysis_final_model_/4447733
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/7176194"
文件清单
Table 3.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
Prediction of a higher satisfaction score for THA and TKA on multivariable analysis (final model).
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0167911.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Prediction_of_a_higher_satisfaction_score_for_THA_and_TKA_on_multivariable_analysis_final_model_/4447733）。
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。
