Thrombo-vera：基于现代变量选择方法的真性红细胞增多症血栓风险新模型
该数据集包含817名真性红细胞增多症患者的临床回顾性资料，数据模态为临床表格与实验室指标，主要记录了患者的人口学特征、合并症、症状体征、血液学参数及血栓事件发生情况，旨在通过现代变量选择方法构建并验证一个名为ThromboVera CS的血栓风险预测模型，以辅助临床医生识别高危患者并指导早期干预。
创建时间2025-06-16
更新时间2025-06-16
原始链接
https://figshare.com/articles/dataset/Thrombo-vera_a_new_thrombosis_risk_model_for_polycythemia_vera_using_modern_variable_selection_methods/29328694
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资源简介
该数据集旨在开发一个针对真性红细胞增多症（PV）患者血栓风险的预测模型。研究纳入了817例连续的PV患者，进行了中位数为59个月的随访，记录了患者的临床特征、实验室指标（如中性粒细胞与淋巴细胞比值、血小板与淋巴细胞比值）及血栓事件发生情况。数据来源于一项回顾性临床研究，采用贝叶斯逻辑回归模型结合R2D2稀疏先验进行变量选择和模型构建。研究识别出查尔森合并症指数、血小板与淋巴细胞比值、脾肿大和微血管症状是血栓的关键预测因子，并据此开发了名为ThromboVera CS的临床评分系统。该数据集主要用于血栓风险预测模型的开发与验证，支持血液病学、临床决策支持系统及精准医疗方向的研究与应用。
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