非转移性结直肠癌预后预测列线图验证数据集

非转移性结直肠癌预后预测列线图验证数据集,包含基于Alb-dNLR评分的开发与外部验证队列统计指标。

NIAID Data Ecosystem
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表格Alb-dNLR scorenomogramnon-metastatic colorectal cancerprognosisinflammationnutrition
Table 2_Validated nomograms for non-metastatic colorectal cancer prognosis prediction: a population-based study.docx

基本信息

模态
表格
大小
0.000020562 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-08
版本
v1

资源简介

非转移性结直肠癌预后预测列线图验证数据集

【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 20.56 KB,主题涵盖 Alb-dNLR score、nomogram、non-metastatic colorectal cancer、prognosis、inflammation,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《Table 2_Validated nomograms for non-metastatic colorectal cancer prognosis prediction: a population-based study.docx》。配套论文《Preoperative inflammation and nutrition-based comprehensive biomarker for predicting prognosis in resectable colorectal cancer》发表于 Frontiers in Oncology(2023),DOI:10.3389/fonc.2023.1279487。源站首次发布:2025-10-24。

【数据内容】

源站原始描述:IntroductionThe TNM staging system has limitations in predicting prognosis for colorectal cancer (CRC). This study aimed to develop and validate a nomogram incorporating the albumin-derived neutrophil-to-lymphocyte ratio (Alb-dNLR) score, a novel nutritional and inflammatory biomarker, to provide a more accurate and personalized prognostic prediction for patients with non-metastatic CRC. MethodsThis retrospective study included a development cohort of 457 non-metastatic CRC patients who underwen…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):引言TNM分期系统在预测结直肠癌(CRC)预后方面存在局限性。本研究旨在开发并验证一种列线图,该列线图纳入白蛋白衍生中性粒细胞与淋巴细胞比值(Alb-dNLR)评分——一种新型营养和炎症生物标志物,以为非转移性CRC患者提供更准确、更个性化的预后预测。 方法本回顾性研究纳入了一个由457例接受根治性结肠切除术的非转移性CRC患者组成的开发队列,以及一个由207例患者组成的外部验证队列。通过ROC曲线分析确定连续变量的最佳截断值。采用多因素Cox和LASSO回归模型识别癌症特异性生存(CSS)的独立预后因素,并构建两种列线图。通过C指数、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估列线图的性能。 结果多因素分析证实,高Alb-dNLR评分是较差癌症特异性生存(CSS)的独立预测因素(HR = 5.536,P)。Alb-dNLR评分是一种简单且有效的非转移性CRC独立预后生物标志物。纳入Alb-dNLR评分的列线图比TNM系统提供了更准确、更实用的患者生存预测工具,从而有助于个性化临床决策。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 20.56 KB。Table 2_Validated nomograms for non-metastatic colorectal cancer prognosis prediction: a population-based study.docx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document,20.56 KB。数据集 DOI:10.3389/fonc.2025.1691693.s002。

【主题与分类】

源站学科分类:Oncology and Carcinogenesis not elsewhere classified。主题标签:Alb-dNLR score、nomogram、non-metastatic colorectal cancer、prognosis、inflammation、nutrition。

【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://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Table_2_Validated_nomograms_for_non-metastatic_colorectal_cancer_prognosis_prediction_a_population-based_study_docx/30435424

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Cao, Yu-Dan; Sun, Hong-Wei; Li, Tian-Ci; Xie, Jia-Rui; Shi, Xin-Ran; Chen, Qian; et al. (2025). Table 2_Validated nomograms for non-metastatic colorectal cancer prognosis prediction: a population-based study.docx. Frontiers. Dataset

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 2_Validated nomograms for non-metastatic colorectal cancer prognosis prediction: a population-based study.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/59004235"

文件清单

  • Table 2_Validated nomograms for non-metastatic colorectal cancer prognosis prediction: a population-based study.docx(20.56 KB)

文件总体积 20.56 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

IntroductionThe TNM staging system has limitations in predicting prognosis for colorectal cancer (CRC). This study aimed to develop and validate a nomogram incorporating the albumin-derived neutrophil-to-lymphocyte ratio (Alb-dNLR) score, a novel nutritional and inflammatory biomarker, to provide a more accurate and personalized prognostic prediction for patients with non-metastatic CRC.
MethodsThis retrospective study included a development cohort of 457 non-metastatic CRC patients who underwent radical colectomy, and an external validation cohort of 207 patients. Optimal cut-off values for continuous variables were determined by ROC curve analysis. Multivariable Cox and LASSO regression models were used to identify independent prognostic factors for cancer-specific survival (CSS) and to construct two nomograms. The performance of the nomograms was assessed by C-indexes, calibration plots, and decision curve analysis (DCA).
ResultsMultivariable analysis confirmed that a high Alb-dNLR score was an independent predictor for worse cancer-specific survival (CSS) (HR = 5.536, P The Alb-dNLR score is a simple and effective independent prognostic biomarker for non-metastatic CRC. The nomograms incorporating Alb-dNLR score provide a more accurate and practical tool than the TNM system for predicting patient survival, thereby facilitating personalized clinical decision-making.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.3389/fonc.2025.1691693.s002(source: https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Table_2_Validated_nomograms_for_non-metastatic_colorectal_cancer_prognosis_prediction_a_population-based_study_docx/30435424)。

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