多因素逻辑回归数据集
包含社会人口因素、教育、保险、药物、COVID-19与肿瘤患者电子健康态度的多因素逻辑回归分析数据集。
基本信息
资源简介
多因素逻辑回归数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multiple logistic regressions.》。源站首次发布：2023-02-10。
【数据内容】
源站原始描述：Associations between sociodemographic factors, education, insurance status, medication intake, COVID-19 pandemic, reasons for medical consultation with patients’ attitude towards potential of eHealth for intersectoral care in oncological patients
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 34.30 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，34.30 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0280723.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Biological Sciences not elsewhere classified、Cancer、Science Policy、Infectious Diseases。主题标签：significantly higher willingness、different therapy situations、become increasingly important、increasingly embracing attitude、coronavirus disease 2019、positive attitude towards、different attitude towards、related information search、data availability especially、university hospitals bonn。
【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/Multiple_logistic_regressions_/22080498
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Holderried, Tobias A. W.; Hecker, Katharina; Reh, Laura; Kirschner, Martin; Walter, Jeanette; Brossart, Peter; et al. (2023). Multiple logistic regressions.. 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：Multiple logistic regressions.
- DOI：10.1371/journal.pone.0280723.t002
- 发布日期：2023-02-10
- 文件数：1 个
- 文件总体积：34.30 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multiple_logistic_regressions_/22080498
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/39214101"
文件清单
Table 2.xls（34.30 KB）
文件总体积 34.30 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
Associations between sociodemographic factors, education, insurance status, medication intake, COVID-19 pandemic, reasons for medical consultation with patients’ attitude towards potential of eHealth for intersectoral care in oncological patients.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0280723.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multiple_logistic_regressions_/22080498）。
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