急性呼吸衰竭人工智能决策支持范围综述的补充文件2

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急性呼吸衰竭人工智能决策支持范围综述的补充文件2

Unadjusted and adjusted outcomes stratified by presence of postoperative respiratory failure (PRF).

本数据集为急性呼吸衰竭人工智能决策支持范围综述的补充文件2，包含一张表格（Table 2.xls），按术后呼吸衰竭（PRF）是否存在分层展示未调整与调整后的结局。数据来源于PLOS ONE 2022年发表的机器学习建模研究，作者包括Joseph Hadaya等。该表格可用于比较有无术后呼吸衰竭患者的结局差异，并支持传统统计方法与机器学习模型（如XGBoost）在风险预测中的对比分析，适用于呼吸系统疾病预测建模与临床决策支持研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

配套论文《Machine learning-based modeling of acute respiratory failure following emergency general surgery operations》发表于 PLOS ONE（2022），DOI：10.1371/journal.pone.0267733。源站首次发布：2022-04-28。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：按术后呼吸衰竭（PRF）是否存在分层的未调整和调整后结局。

【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.0267733.t002。

【主题与分类】

源站学科分类：Medicine、Biotechnology、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Marine Biology、Cancer、Infectious Diseases。主题标签：traditional statistical methods、small bowel resection、present study aimed、fold greater odds、congestive heart failure、600 – 12、998 vs 0、901 vs 0、899 – 0、862 – 0。本站分类：呼吸系统疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Medicine、Biotechnology、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Marine Biology、Cancer、Infectious Diseases。

【获取与许可】

源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Unadjusted_and_adjusted_outcomes_stratified_by_presence_of_postoperative_respiratory_failure_PRF_/19676565

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

规范引用：Hadaya, Joseph; Verma, Arjun; Sanaiha, Yas; Ramezani, Ramin; Qadir, Nida; Benharash, Peyman (2022). Unadjusted and adjusted outcomes stratified by presence of postoperative respiratory failure (PRF).. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-15，引用时请注意版本时效。