未破裂颅内动脉瘤诊断的多变量回归模型

该数据集包含用于未破裂颅内动脉瘤诊断的多变量临床数据,涵盖患者人口统计学、影像学参数和风险因素等临床表格模态信息,主要用于构建多变量回归模型以支持颅内动脉瘤的风险评估和临床预测研究,帮助医学研究者开发更精准的诊断工具。

Figshare
2021-02-18 更新
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颅内动脉瘤风险评估临床预测模型

基本信息

创建/更新时间
2021-02-18

资源简介

该数据集是一个用于未破裂颅内动脉瘤诊断的临床预测模型数据集,主要包含与未破裂颅内动脉瘤诊断相关的多变量临床数据。数据可能涉及患者的人口统计学特征、影像学参数(如动脉瘤大小、位置)、临床病史及风险因素等,用于构建多变量回归模型以评估动脉瘤的诊断特征或风险。数据来源于公开的医学研究,通过Figshare平台共享,适用于颅内动脉瘤的风险评估、临床预测模型开发及医学统计学研究。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Multivariate_regression_model_for_unruptured_intracranial_aneurysm_at_diagnosis_/14056828

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数据说明

该数据集是一个用于未破裂颅内动脉瘤诊断的临床预测模型数据集,主要包含与未破裂颅内动脉瘤诊断相关的多变量临床数据。数据可能涉及患者的人口统计学特征、影像学参数(如动脉瘤大小、位置)、临床病史及风险因素等,用于构建多变量回归模型以评估动脉瘤的诊断特征或风险。数据来源于公开的医学研究,通过Figshare平台共享,适用于颅内动脉瘤的风险评估、临床预测模型开发及医学统计学研究。

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