基于最小NPi预测出院结局的受试者工作特征数据

基于最小NPi预测出院结局的ROC数据,包含AUROC和截断点,用于神经重症监护预后研究。

Figshare
2025-05-14 更新
浏览 19
表格pupillometrypediatricscritical careintensive careneurological injury
The receiver operating characteristic data for the prediction of discharge outcome based on minimum NPi

基本信息

模态
表格
大小
0.000017284 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2025-05-14
版本
v1

资源简介

基于最小NPi预测出院结局的受试者工作特征数据

【数据集背景】

本数据集源站标题为《The receiver operating characteristic data for the prediction of discharge outcome based on minimum NPi》。源站首次发布:2025-05-14。

【数据内容】

源站原始描述:The table presents AUROC values for minimum NPi in predicting discharge outcomes. The optimal cutoff point was determined using Youden’s J statistic, which identifies the threshold that maximizes the combined sensitivity and specificity. Outcome categories are defined as: - Favorable outcome: A change in functional status scale score (FSS) of less than 3 points from admission to discharge- Unfavorable outcome: A change in functional status scale score (FSS) of greater than or equal to 3 points f…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 17.28 KB。Table 3 Regression analysis.docx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document,17.28 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.29067494.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Medical devices、Intensive care。主题标签:pupillometry、pediatrics、critical care、intensive care、neurological injury。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/The_receiver_operating_characteristic_data_for_the_prediction_of_discharge_outcome_based_on_minimum_NPi/29067494

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:McGetrick, Molly (2025). The receiver operating characteristic data for the prediction of discharge outcome based on minimum NPi. figshare. Dataset

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数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 3 Regression analysis.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/54545897"

文件清单

  • Table 3 Regression analysis.docx(17.28 KB)

文件总体积 17.28 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

The table presents AUROC values for minimum NPi in predicting discharge outcomes. The optimal cutoff point was determined using Youden’s J statistic, which identifies the threshold that maximizes the combined sensitivity and specificity.
Outcome categories are defined as:

  • Favorable outcome: A change in functional status scale score (FSS) of less than 3 points from admission to discharge- Unfavorable outcome: A change in functional status scale score (FSS) of greater than or equal to 3 points from admission to discharge- Severe disability: A composite discharge FSS of greater than or equal to 16 points- No severe disability: A composite discharge FSS of less than 16 points- Death: Patient died during hospital admission- Alive: Patient was alive at hospital discharge

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.29067494.v1(source: https://figshare.com/articles/dataset/The_receiver_operating_characteristic_data_for_the_prediction_of_discharge_outcome_based_on_minimum_NPi/29067494)。

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