皮脂腺癌确定性手术时间多变量线性回归模型数据集
该数据集为临床表格数据，包含皮脂腺癌患者从诊断到接受确定性手术所需时间及相关临床变量的多变量线性回归模型数据，主要用于分析影响手术时间的临床因素，支持皮脂腺癌治疗预后研究和手术时间预测模型的开发，为临床决策提供数据支持。
基本信息
资源简介
皮脂腺癌确定性手术时间多变量线性回归模型数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multivariable Linear Regression Model. Outcome is definitive time to surgery (days).》。源站首次发布：2024-12-18。
【数据内容】
源站原始描述：Supplementary Table 2 for manuscript "Factors associated with time to treatment for definitive surgery for Sebaceous Carcinoma"
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 19.14 KB。数据集 DOI：10.17632/k88gyzgh24.1。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/k88gyzgh24
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/k88gyzgh24
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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:
数据说明
该数据集是研究皮脂腺癌确定性手术时间相关因素的临床研究数据，包含用于构建多变量线性回归模型的变量数据，旨在分析影响皮脂腺癌患者从诊断到接受确定性手术所需时间（以天为单位）的临床因素。数据来源于相关临床研究，以表格形式呈现，主要应用于皮脂腺癌治疗预后分析和手术时间预测研究，为优化临床决策提供参考。
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))
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