晚期非小细胞肺癌治疗中潜在预测性生物标志物的早期卫生技术评估
基于文献和真实世界数据，评估晚期非小细胞肺癌治疗中预测性生物标志物成本效果的Markov模型数据集。
基本信息
资源简介
晚期非小细胞肺癌治疗中潜在预测性生物标志物的早期卫生技术评估
【数据集背景】
源站首次发布：2025-02-18。
【数据内容】
源站原始描述：Various biomarkers are being studied for treatment response to immune-checkpoint inhibitors (ICIs) to save costly and potentially harmful treatment in non-responders. We evaluated the cost-effectiveness of implementing a hypothetical predictive biomarker for ICI-containing treatment response compared with standard of care (e.g., no implemented biomarker) for pembrolizumab-containing treatment in patients with advanced NSCLC in the Netherlands. Standard-of-care-based and predictive-biomarker-base…
【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://data.ru.nl/collections/ru/rumc/earlyhea_t0000031a_dsc_235
使用许可：https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.en。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.ru.nl/collections/ru/rumc/earlyhea_t0000031a_dsc_235
标准获取流程：
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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。
