晚期诊断囊性纤维化筛查算法数据库
包含174名患者的开发集和验证集表格数据，用于构建晚期诊断囊性纤维化的筛查算法。
基本信息
资源简介
晚期诊断囊性纤维化筛查算法数据库
【一句话概览】
该数据仓库包含2个数据文件，合计53 KB，用于晚诊断囊性纤维化筛查算法研究。研究共174例患者，随机分配为87例开发队列和87例验证队列。开发队列数据用于估计筛查算法所依据的logistic回归模型参数；验证队列数据用于比较该算法在转诊患者进行CF检测时的预测准确性与临床判断（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Screening Algorithm for Late Diagnosed Cystic Fibrosis》。源站首次发布：2023-01-31。
【数据内容】
源站原始描述：Attached are two data files for the Data Repository: the Development Database and the Validation Database. There were 174 study patients in the study. The two databases were created by randomly assigning 87 patients to a development cohort and 87 patients to a validation cohort. The data for the development cohort was used in estimating the parameters of the logistic regression models on which the screening algorithm is based. The data for the validation cohort was used in comparing the predicti…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 52.96 KB。数据集 DOI：10.17632/v8hnjy933n.2。
【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://data.mendeley.com/datasets/v8hnjy933n
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/v8hnjy933n
标准获取流程：
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- 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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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