肉瘤、胃肠道间质瘤与侵袭性纤维瘤病不一致预测因素数据集(向后逻辑回归分析结果)
该数据集包含肉瘤、胃肠道间质瘤与侵袭性纤维瘤病在诊断或治疗中不一致结果的预测因素分析数据,主要基于向后逻辑回归分析得到,涉及临床表格与统计结果等多模态信息,主要用于肿瘤学研究和临床决策支持,以识别影响疾病诊断一致性的关键变量并优化治疗策略。

基本信息
资源简介
肉瘤、胃肠道间质瘤与侵袭性纤维瘤病不一致预测因素数据集(向后逻辑回归分析结果)
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predictive factors of discordance with sarcoma, GIST, and desmoid tumors (results of the backward logistic regression analysis).》。配套论文《The cost-saving effect of centralized histological reviews with soft tissue and visceral sarcomas, GIST, and desmoid tumors: The experiences of the pathologists of the French Sarcoma Group》发表于 PLOS ONE(2018),DOI:10.1371/journal.pone.0193330。源站首次发布:2018-04-05。
【数据内容】
源站原始描述:Predictive factors of discordance with sarcoma, GIST, and desmoid tumors (results of the backward logistic regression analysis)
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 5.63 KB。Table 5.xls:application/vnd.ms-excel,5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0193330.t005。
【主题与分类】
源站学科分类:Cell Biology、Biotechnology、Cancer、Science Policy、Infectious Diseases。主题标签:French RRePS network、French National Health Insurance、Centralized histological reviews、French Sarcoma Group Objective、GIST、desmoid tumors、CI、discordance、diagnose、sarcoma。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cell Biology、Biotechnology、Cancer、Science Policy、Infectious Diseases。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Predictive_factors_of_discordance_with_sarcoma_GIST_and_desmoid_tumors_results_of_the_backward_logistic_regression_analysis_/6100784
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Perrier, Lionel; Rascle, Pauline; Morelle, Magali; Toulmonde, Maud; Vince, Dominique Ranchere; Le Cesne, Axel; et al. (2018). Predictive factors of discordance with sarcoma, GIST, and desmoid tumors (results of the backward logistic regression analysis).. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-31,引用时请注意版本时效。
下载信息
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暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取(Figshare)
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集来源于一项医学研究,旨在分析肉瘤、胃肠道间质瘤(GIST)和侵袭性纤维瘤病(硬纤维瘤)在诊断或治疗过程中出现不一致结果(如病理诊断与临床判断不符)的预测因素。数据集包含了通过向后逻辑回归分析得到的结果数据,可能涉及患者临床特征、病理指标、治疗反应等多变量信息。数据来源于Figshare公开平台,适用于肿瘤学、临床决策支持、统计建模及医学信息学等领域的研究,有助于识别影响诊断一致性的关键因素,提升肿瘤分类与个体化治疗的准确性。
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