附件肿块恶性潜能预测模型补充材料
该数据集是一个包含临床表格数据的医学数据集，涵盖了2020年至2023年间附件肿瘤患者的年龄、腹胀症状、血清CA125和CEA等临床特征，以及基于病理结果的良恶性标签，主要用于开发并验证在超声资源匮乏地区预测附件肿块恶性潜能的逻辑回归模型，支持妇科肿瘤风险评估和临床决策辅助研究。
基本信息
资源简介
该数据集是一个医学临床数据集，旨在支持在超声资源匮乏地区开发并验证一个用于预测附件肿块恶性潜能的模型。数据集包含2020年至2023年间被诊断为附件肿瘤并计划进行手术的女性患者的临床信息，数据来源于患者的临床记录和实验室检查结果，具体包括年龄、腹胀症状、血清CA125水平、血清癌胚抗原（CEA）等临床特征，以及基于组织病理学报告划分的良恶性标签。数据集通过逻辑回归分析构建了列线图预测模型，并在训练集和验证集中进行了评估，主要研究方向为妇科肿瘤风险评估、临床预测模型的开发与验证，适用于辅助妇科医生在资源有限环境下识别高风险患者并制定管理策略。
下载信息
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使用方式
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数据说明
该数据集是一个医学临床数据集，旨在支持在超声资源匮乏地区开发并验证一个用于预测附件肿块恶性潜能的模型。数据集包含2020年至2023年间被诊断为附件肿瘤并计划进行手术的女性患者的临床信息，数据来源于患者的临床记录和实验室检查结果，具体包括年龄、腹胀症状、血清CA125水平、血清癌胚抗原（CEA）等临床特征，以及基于组织病理学报告划分的良恶性标签。数据集通过逻辑回归分析构建了列线图预测模型，并在训练集和验证集中进行了评估，主要研究方向为妇科肿瘤风险评估、临床预测模型的开发与验证，适用于辅助妇科医生在资源有限环境下识别高风险患者并制定管理策略。
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