社区糖尿病周围神经病变患者跌倒糖尿病相关风险因素预测数据集
该数据集用于构建糖尿病相关风险因素对跌倒的预测效应，来源于一项横断面回顾性研究，纳入从未跌倒者（non-fallers，n=534）和过去一年至少跌倒两次者（fallers，n=101）
基本信息
资源简介
社区糖尿病周围神经病变患者跌倒糖尿病相关风险因素预测数据集
Dataset for Predictive effects of diabetes-related risk factors for falls in community-dwelling people with diabetic peripheral neuropathy
该数据集用于构建糖尿病相关风险因素对跌倒的预测效应，来源于一项横断面回顾性研究，纳入从未跌倒者（non-fallers，n=534）和过去一年至少跌倒两次者（fallers，n=101）。数据包含从原始样本中随机抽取的训练样本（non-fallers：n=85；fallers：n=81），以及用于验证模型的测试样本，测试样本由10%的跌倒者（n=16）和按比例抽取的非跌倒者（n=85）组成。共2个文件，可用于跌倒风险预测模型的训练与验证（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025-11-05。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这是用于构建糖尿病风险因素对跌倒的预测效应的数据集。该数据集来自一项横断面回顾性研究，分析了从未跌倒的受试者（non-fallers，n=534）和过去一年至少跌倒两次的受试者（fallers，n=101）的数据。有一个数据集对应于从原始样本中随机抽取的训练样本（non-fallers：n=85；fallers：n=81），还有一个验证模型的数据集——测试样本，由原始数据集中10%的跌倒者（n=16）和按比例抽取的非跌倒者子样本（n=85）组成。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 44.45 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30546620.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Clinical sciences not elsewhere classified。主题标签：falls experienced、Diabetes -- Psychological aspects。本站分类：神经系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Clinical sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_b_Dataset_for_Predictive_effects_of_diabetes-related_risk_factors_for_falls_in_community-dwelling_people_with_diabetic_peripheral_neuropathy_b_/30546620
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Sacco, Isabel (2025). Dataset for Predictive effects of diabetes-related risk factors for falls in community-dwelling people with diabetic peripheral neuropathy. figshare. Dataset
下载信息
注册下载
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。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
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://doi.org/10.6084/m9.figshare.30546620
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:
数据集大小约 44.5 KB。
数据说明
这是用于构建糖尿病危险因素对跌倒的预测效果的数据集。该数据集来自一项横断面回顾性研究，该研究分析了从未跌倒的受试者（非跌倒者，n=534）和过去一年中至少跌倒两次的受试者（跌倒者，n=101）的数据。有一个对应于从原始样本中随机抽取的训练样本的数据集（非跌倒者：n=85；跌倒者：n=81），以及一个验证模型的数据集——测试样本，由10%的跌倒者（n=16）和来自原始数据集的按比例抽取的非跌倒者子样本（n=85）组成。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
