40岁及以上人群慢性阻塞性肺疾病与肺癌风险关联数据：基于NHANES 2013-2018的横断面研究
该数据集来自Dryad，基于美国国家健康与营养调查（NHANES）2013-2018年数据，纳入11,440名40岁及以上参与者，其中COPD患者660例、非COPD者10,780例
基本信息
资源简介
40岁及以上人群慢性阻塞性肺疾病与肺癌风险关联数据：基于NHANES 2013-2018的横断面研究
Data from: Association of chronic obstructive pulmonary disease with risk of lung cancer in individuals aged 40 years and older: A cross-sectional study based on NHANES 2013-2018
该数据集来自Dryad，基于美国国家健康与营养调查（NHANES）2013-2018年数据，纳入11,440名40岁及以上参与者，其中COPD患者660例、非COPD者10,780例。数据用于评估在排除吸烟、年龄、性别、BMI及合并症等混杂因素后，COPD是否为肺癌的独立危险因素，并开展年龄、性别、BMI和吸烟的亚组分析。COPD患者肺癌患病率显著高于非COPD者（3.39% vs 0.14%）。该数据可用于肺癌风险预测建模、COPD与肺癌关联的流行病学研究及分类分析（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2024。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景：在排除吸烟、年龄、性别、体重指数（BMI）、合并症等混杂因素后，慢性阻塞性肺疾病（COPD）是否为肺癌的独立危险因素仍不明确。方法：分析了美国国家健康与营养调查（NHANES）2013-2018年11,440名参与者（≥40岁）的数据。采用加权多变量logistic回归模型评估COPD与肺癌风险之间的关联。亚组分析基于年龄、性别、体重指数（BMI）和吸烟。结果：本研究纳入660名COPD患者和10,780名非COPD参与者。COPD患者的肺癌患病率显著高于非COPD参与者（3.39% vs 0.14%）。在调整混杂因素后，COPD与肺癌风险显著增加相关
【主题与分类】
主题标签：Chronic obstructive pulmonary disease、COPD、Lung cancer、NHANES、Smoking related disorders。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.v15dv425f
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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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 893.0 KB。
数据说明
背景 在排除吸烟、年龄、性别、体重指数（BMI）、合并症等混杂因素后，慢性阻塞性肺疾病（COPD）是否为肺癌的独立危险因素仍不明确。方法 分析了2013-2018年美国国家健康与营养调查（NHANES）中11,440名参与者（≥40岁）的数据。采用加权多因素logistic回归模型评估COPD与肺癌风险之间的关联。亚组分析基于年龄、性别、体重指数（BMI）和吸烟情况。结果 本研究共纳入660例COPD患者和10,780名无COPD的参与者。与无COPD的参与者相比，COPD患者的肺癌患病率显著更高（3.39% vs 0.14%）。在调整混杂因素后，COPD与肺癌风险显著增加相关（OR，12.24，95% CI，4.99-30.06，p < 0.001）。
这种关联在所有亚组中均显著，尤其是在年龄>65岁者（OR，20.05，95% CI，6.85-58.72，p < 0.001）、吸烟者（OR，19.38，95% CI，2.02-185.66，p = 0.010）、男性（OR，17.39，95% CI，5.28-57.31，p < 0.001）、戒烟10年内者（OR，12.86，95% CI，2.59，63.99，p = 0.002）以及BMI > 25 kg/m2者（OR，14.56，95% CI，3.88-54.69，p < 0.001）中。结论：COPD是肺癌的独立危险因素，尤其是在某些亚组中。COPD与吸烟相结合会大大增加肺癌风险。这些发现凸显了对COPD患者进行早期肺癌筛查的重要性。
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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