初始不可切除肝细胞癌转化治疗后切除率系统评价与Meta分析的研究级数据集及可重复分析代码
该仓库提供初始不可切除肝细胞癌转换治疗后切除率的系统评价与Meta分析的最终锁定研究级数据集和可重复分析代码。数据均为已发表报告聚合研究级数据，无个体参与者数据
基本信息
资源简介
初始不可切除肝细胞癌转化治疗后切除率系统评价与Meta分析的研究级数据集及可重复分析代码
Study-level dataset and reproducible analysis code for "Resection Rates after Conversion Therapy for Initially Unresectable Hepatocellular Carcinoma: A Systematic Review and Meta-analysis"
该仓库提供初始不可切除肝细胞癌转换治疗后切除率的系统评价与Meta分析的最终锁定研究级数据集和可重复分析代码。主要定量合成纳入34项研究、5137例治疗患者、1042例肝切除；粗聚合切除率20.3%，随机效应合并切除率25.40%（95%CI 20.74%–30.69%；I²=91.5%）。数据均为已发表报告聚合研究级数据，无个体参与者数据。CC BY 4.0（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本仓库包含最终锁定的研究水平数据集和可重复分析代码，用于支持《初始不可切除肝细胞癌转化治疗后的切除率：系统评价与Meta分析》的编辑修订（Frontiers in Oncology，稿件编号1898480）。主要定量合成纳入34项研究、5,137例接受治疗的患者和1,042例完成的肝切除术。粗汇总切除率为20.3%（1,042/5,137），而随机效应模型建模的合并切除率为25.40%（95% CI，20.74%–30.69%；I²=91.5%）。本仓库包括最终研究水平分析数据集、数据字典、可重复的Python验证脚本、分析摘要、探索性治疗年代Meta回归结果、验证输出、README和SHA256校验和。探索性发表年份Meta回归得出的每十年比值比为1.19（95% CI，0.77–1.83；P=0.440）。所有数据均为源自既往已发表报告的汇总研究水平数据。未包含个体参与者水平数据。
【主题与分类】
主题标签：hepatocellular carcinoma、conversion therapy、initially unresectable HCC、resection rate、hepatectomy、meta-analysis、study-level dataset、Python、reproducible analysis code。本站分类：肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.20158660
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.20158660
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- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 12.6 KB。
数据说明
本仓库包含最终锁定的研究水平数据集和可重复分析代码，用于支持《初始不可切除肝细胞癌转化治疗后的切除率：系统评价与Meta分析》的编辑修订（Frontiers in Oncology，稿件编号1898480）。主要定量合成纳入34项研究、5,137例接受治疗的患者和1,042例完成的肝切除术。粗汇总切除率为20.3%（1,042/5,137），而随机效应模型建模的合并切除率为25.40%（95% CI，20.74%–30.69%；I²=91.5%）。本仓库包括最终研究水平分析数据集、数据字典、可重复的Python验证脚本、分析摘要、探索性治疗年代Meta回归结果、验证输出、README和SHA256校验和。探索性发表年份Meta回归得出的每十年比值比为1.19（95% CI，0.77–1.83；P=0.440）。所有数据均为源自既往已发表报告的汇总研究水平数据。未包含个体参与者水平数据。
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
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