使用多变量分析预测辅助放疗接受的因素
多变量分析预测辅助放疗接受因素的表格数据集，用于识别相关预测变量。
基本信息
资源简介
使用多变量分析预测辅助放疗接受的因素
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 9.73 KB，主题涵盖 propensity score matching、potential benefit may、70 &# 8201、single marital status、2n0 estrogen receptor，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predictors of receipt of adjuvant radiotherapy using multivariable analysis.》。配套论文《The effect of adjuvant radiotherapy after breast-conserving surgery in elderly women with T1-2N0 estrogen receptor-negative breast cancer》发表于 PLOS ONE（2023），DOI：10.1371/journal.pone.0288078。源站首次发布：2023-08-03。
【数据内容】
源站原始描述：Predictors of receipt of adjuvant radiotherapy using multivariable analysis
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：采用多因素分析的辅助放疗接受预测因素。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table 2.xls：undefined，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0288078.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Molecular Biology、Biotechnology、Developmental Biology、Cancer。主题标签：propensity score matching、potential benefit may、70 &# 8201、single marital status、2n0 estrogen receptor、aged &# 8805、survival benefit trend、without adjuvant rt、receiving adjuvant rt、receive adjuvant rt。
【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/Predictors_of_receipt_of_adjuvant_radiotherapy_using_multivariable_analysis_/23839702
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Chen, Can; Wang, Runlu; Wang, Bing; Wu, Yue; Jiang, Jingting (2023). Predictors of receipt of adjuvant radiotherapy using multivariable analysis.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Predictors of receipt of adjuvant radiotherapy using multivariable analysis.
- DOI：10.1371/journal.pone.0288078.t002
- 发布日期：2023-08-03
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Predictors_of_receipt_of_adjuvant_radiotherapy_using_multivariable_analysis_/23839702
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/41826622"
文件清单
Table 2.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 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
Predictors of receipt of adjuvant radiotherapy using multivariable analysis.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0288078.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Predictors_of_receipt_of_adjuvant_radiotherapy_using_multivariable_analysis_/23839702）。
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