影响声门上鳞状细胞癌预后的多因素分析数据集
该数据集为临床表格模态数据,包含声门上鳞状细胞癌患者的临床特征、治疗及预后信息,通过多因素分析方法系统评估年龄、肿瘤分期、治疗方案等多种因素对患者生存结局的影响,主要用于头颈部肿瘤的预后预测、风险分层及个体化治疗策略的循证研究,为临床决策提供数据支持。

基本信息
资源简介
影响声门上鳞状细胞癌预后的多因素分析数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Factors influencing prognosis of supraglottic squamous cell carcinoma in multivariate analysis.》。配套论文《Supraglottic squamous cell carcinomas have distinctive clinical features and prognosis based on subregion》发表于 PLOS ONE(2017),DOI:10.1371/journal.pone.0188322。源站首次发布:2017-11-20。
【数据内容】
源站原始描述:Factors influencing prognosis of supraglottic squamous cell carcinoma in multivariate analysis
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 5.63 KB。Table 6.xls:application/vnd.ms-excel,5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0188322.t006。
【主题与分类】
源站学科分类:Cell Biology、Genetics、Biotechnology、Ecology、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology。主题标签:supraglottic carcinoma prognosis、cell carcinoma、local-regional control rates、Methods Clinicopathologic data、survival rates、cell carcinomas、111 supraglottic carcinoma specimens、DNA、Different supraglottic carcinoma subregions、pTNM classification。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cell Biology、Genetics、Biotechnology、Ecology、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Factors_influencing_prognosis_of_supraglottic_squamous_cell_carcinoma_in_multivariate_analysis_/5617633
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Ding, Weiquan; Liu, Tianrun; Liang, Jiangang; Hu, Tingbao; Cui, Shaoyun; Zou, Guorong; et al. (2017). Factors influencing prognosis of supraglottic squamous cell carcinoma in multivariate analysis.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01,引用时请注意版本时效。
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(Figshare)
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集包含声门上鳞状细胞癌(头颈部常见恶性肿瘤)患者的多维临床数据,通过多因素分析方法识别影响预后的关键因素。数据涵盖患者临床特征、治疗方案、病理指标及随访结果等结构化信息,来源于回顾性临床研究。该数据集主要用于头颈部肿瘤预后分析、生存预测模型构建以及个体化治疗策略优化等研究方向。
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。




