MGFA I-III级重症肌无力患者恶化风险预测列线图数据集
该数据集包含437名MGFA I-III级重症肌无力患者的临床表格数据，涵盖社会人口学特征、临床变量及疾病恶化状态等多维度信息，通过回顾性分析构建了用于预测疾病恶化风险的列线图模型，主要应用于重症肌无力的风险分层、早期干预策略制定以及个性化医疗决策支持研究，为临床医生提供量化工具以识别高风险患者并优化治疗管理。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于预测重症肌无力（MG）患者疾病恶化风险的临床研究数据集。数据集包含437名MGFA I-III级重症肌无力患者的回顾性临床数据，收集时间为2019年12月至2024年9月。数据内容包括患者的社会人口学特征、临床变量（如年龄、MGFA分级、胸腺切除史、寒战、疲劳、情绪障碍等）以及疾病恶化状态。通过单变量分析、LASSO回归和多变量逻辑回归等方法识别预测因子，并构建了预测列线图模型。该模型在训练集（n=305）和验证集（n=132）中均表现出良好的区分度（AUC：0.82-0.83）和校准能力。主要研究方向为重症肌无力的风险分层、早期预测模型开发以及个性化医疗决策支持。
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数据说明
该数据集是一个用于预测重症肌无力（MG）患者疾病恶化风险的临床研究数据集。数据集包含437名MGFA I-III级重症肌无力患者的回顾性临床数据，收集时间为2019年12月至2024年9月。数据内容包括患者的社会人口学特征、临床变量（如年龄、MGFA分级、胸腺切除史、寒战、疲劳、情绪障碍等）以及疾病恶化状态。通过单变量分析、LASSO回归和多变量逻辑回归等方法识别预测因子，并构建了预测列线图模型。该模型在训练集（n=305）和验证集（n=132）中均表现出良好的区分度（AUC：0.82-0.83）和校准能力。主要研究方向为重症肌无力的风险分层、早期预测模型开发以及个性化医疗决策支持。
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