预测抑郁症状VFQ-25子量表的多元线性回归分析
数据围绕抑郁症状预测，采用多元线性回归分析 VFQ-25 各子量表，涉及患者健康问卷 PHQ-9、广泛性焦虑障碍量表 GAD-7、匐行性脉络膜炎患者及健康对照等主题
基本信息
资源简介
预测抑郁症状VFQ-25子量表的多元线性回归分析
Multiple linear regression analysis for the prediction of VFQ-25 subscales for symptoms of depression.
该数据集来自 figshare，包含 1 个文件（Table 6.xls），对应论文 DOI 10.1371/journal.pone.0239210.t006，由 Dominika Pohlmann 等作者于 2020 年 10 月 5 日发布。数据围绕抑郁症状预测，采用多元线性回归分析 VFQ-25 各子量表，涉及患者健康问卷 PHQ-9、广泛性焦虑障碍量表 GAD-7、匐行性脉络膜炎患者及健康对照等主题。可用于研究与视力相关生活质量、疾病严重程度阶段及焦虑抑郁症状之间的关联建模（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2020-10-05。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：用于预测抑郁症状的VFQ-25子量表的多元线性回归分析。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0239210.t006。
【主题与分类】
源站学科分类：Neuroscience、Sociology、Biological Sciences not elsewhere classified、Science Policy、Mental Health。主题标签：disease group、SC patients show、Patient Health Questionnaire -9、impact、Serpiginous Choroiditis、vision-related quality、PHQ、BSRC、HC、depression。本站分类：精神与行为障碍。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Neuroscience、Sociology、Biological Sciences not elsewhere classified、Science Policy、Mental Health。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multiple_linear_regression_analysis_for_the_prediction_of_VFQ-25_subscales_for_symptoms_of_depression_/13051655
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Pohlmann, Dominika; Barth, Anne; Macedo, Sergio; Pleyer, Uwe; Winterhalter, Sibylle; Albayrak, Özgür (2020). Multiple linear regression analysis for the prediction of VFQ-25 subscales for symptoms of depression.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Multiple linear regression analysis for the prediction of VFQ-25 subscales for symptoms of depression.
- DOI：10.1371/journal.pone.0239210.t006
- 发布日期：2020-10-05
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multiple_linear_regression_analysis_for_the_prediction_of_VFQ-25_subscales_for_symptoms_of_depression_/13051655
命令行下载
curl -L -o "Table 6.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/24975806"
文件清单
Table 6.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
用于预测抑郁症状的VFQ-25子量表的多元线性回归分析。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0239210.t006（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multiple_linear_regression_analysis_for_the_prediction_of_VFQ-25_subscales_for_symptoms_of_depression_/13051655）。
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