乳腺癌CDK4/6抑制剂腹泻报告来源与权重敏感性：汇总数据与分析代码-37550

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.22996624

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。

数据集大小约 4.3 MB。

数据说明

本数据集包含汇总数据和分析代码，支持一项探索性研究：使用FAERS和EudraVigilance考察乳腺癌中哌柏西利、瑞波西利和阿贝西利的腹泻报告。分析涵盖2018年第一季度至2026年第一季度的报告。EudraVigilance导出数据于2026年9月19日下载。该研究考察报告比较如何随数据库、地理背景、共享日历年与报告者支持以及标准化权重而变化。该数据包包括各分层的列联表计数、目标权重、分析估计值、敏感性分析输出、用于计算验证和生成图表的R脚本，以及溯源文档。原始个体报告清单、主数据库和临床患者记录不再分发。报告比值比和报告比例不能估计临床发生率、因果效应或比较性治疗安全性。FAERS和EudraVigilance可能包含重叠报告，且不被视为独立的验证队列。这些分析为探索性的，基于汇总计数的计算可重复性并不能确立来源获取的完整性，也不能解决跨数据库重复问题。数据获取：公开的Level 1 ADRreports导出数据；未使用受限的Level 2A提取数据。EudraVigilance数据来自欧洲药品管理局公开可访问的ADRreports门户。分析和解释为作者本人观点，不一定反映欧洲药品管理局的观点。

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。