714例R-CHOP治疗DLBCL患者真实世界血液学数据：预测严重中性粒细胞减少的多中心回顾性队列研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/jzsrvtbwsn.1

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 95.7 KB。

数据说明

数据集描述 1. 背景与研究假设 本数据集支持一项多中心回顾性队列研究，探讨接受RCHOP化疗的弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者的累积性骨髓抑制。当前的风险模型主要关注基线因素或首个周期事件，但在预测后续周期（如第4周期）发生严重中性粒细胞减少方面存在关键空白，而后者常导致给药延迟和感染风险增加。假设：将基线患者特征与第1周期的早期动态反应（血液学最低值和炎症标志物）相结合，能够开发出一种准确、可解释的人工智能模型，以前瞻性地识别第4周期发生4级中性粒细胞减少的高风险患者。2. 数据内容与变量 本数据集包含来自中国两家三级中心（2018—2025年）的714例新诊断DLBCL成年患者的去标识化临床和实验室数据，这些患者接受了以RCHOP为主的一线化疗。

数据包括每位患者的34个变量，组织如下：人口统计学与基线：年龄、性别、糖尿病、B症状（发热、盗汗、体重减轻）、Ann Arbor分期、ECOG、骨髓受累、大肿块病变（≥5cm）、EBVDNA状态。预后指数：IPI评分及风险类别（低危/低中危/高中危/高危）。基线实验室检查：LDH、β2微球蛋白。第1周期最低点（预测因素）：RBC、WBC、血小板、血红蛋白、ANC；炎症标志物（CRP、PCT、白蛋白、铁蛋白、AST、ALT、IL6、IL10）。第1周期结局：4级中性粒细胞减少（ANC <0.5×10⁹/L）和感染。纵向结局：第2、3和4周期ANC最低点（主要结局）。3. 关键发现分析显示：高事件率：187例患者（26.2%）在第4周期发生4级中性粒细胞减少。优越的预测能力：LightGBM模型预测第4周期严重中性粒细胞减少的AUCROC为0.89（95% CI：0.86–0.92）。关键预测因素：第1周期ANC最低点（最强）、基线LDH、年龄和第1周期CRP。第1周期ANC <1.0×10⁹/L提示

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。