医生对恶性预测试概率的评估及肺结节评估指南遵守情况的数据
包含337名肺结节患者的医生评估与风险模型数据，分析医生恶性概率评估准确性及其对指南的遵守情况。
基本信息
资源简介
医生对恶性预测试概率的评估及肺结节评估指南遵守情况的数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data from: Physician assessment of pretest probability of malignancy and adherence with guidelines for pulmonary nodule evaluation》。
【数据内容】
源站原始描述：The annual incidence of pulmonary nodules is estimated at 1.57 million. Guidelines recommend using an initial assessment of nodule probability of malignancy (pCA). A previous study found that despite this recommendation, physicians did not follow guidelines. METHODS: Physician assessments (N = 337) and two previously validated risk model assessments of pretest probability of cancer were evaluated for performance in 337 patients with pulmonary nodules based on final diagnosis and compared. Physic…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.nm962。
【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://doi.org/10.5061/dryad.nm962
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
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源站：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.nm962
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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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
