BATOA队列研究补充材料:老年基底细胞癌患者手术负担、结局及总生存率的预测因素

该数据集为老年基底细胞癌(BCC)患者临床研究的补充材料,包含表格、问卷及图表等多种模态的临床数据,具体涉及患者纳入流程、治疗负担评估、美容结果、并发症详细说明及生存分析的多变量回归步骤结果,主要用于分析手术负担、临床结局与总生存率的预测因素,支持肿瘤治疗、老年医学及预后研究。

Mendeley Data
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基底细胞癌治疗老年肿瘤生存分析
Supplementary Materials for 'Predictors of surgical treatment burden, outcomes and overall survival in older adults with basal cell carcinoma: results from the prospective, multicenter BATOA cohort'

基本信息

大小
0.000284677 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v2

资源简介

BATOA队列研究补充材料:老年基底细胞癌患者手术负担、结局及总生存率的预测因素

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Supplementary Materials "Predictors of surgical treatment burden, outcomes and overall survival in older adults with basal cell carcinoma: results from the prospective, multicenter BATOA cohort"》。源站首次发布:2021-06-29。

【数据内容】

源站原始描述:Supplementary Materials for: van Winden MEC, Bronkhorst EM, Visch MB, Krekels GAM, van der Geer S, Damen GWJA, Amir A, Aben KKH, Gerritsen MJP, van de Kerkhof PCM, de Jong EMGJ, Lubeek SFK. Predictors of surgical treatment burden, outcomes and overall survival in older adults with basal cell carcinoma: results from the prospective, multicenter BATOA cohort. Supplemental Fig 1. Flow-chart of the inclusion Supplemental Fig 2. The questionnaire used to evaluate treatment burden and cosmetic result…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 284.68 KB。数据集 DOI:10.17632/bhwfs7xc9x.2。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/bhwfs7xc9x

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/bhwfs7xc9x

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    • 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。

数据说明

该数据集是前瞻性、多中心BATOA队列研究的补充材料,聚焦于老年基底细胞癌(BCC)患者。数据集包含临床研究中的补充图表与表格,具体涵盖:患者纳入流程图、治疗负担与美容效果评估问卷、治疗负担结果图、美容结果图、并发症详细说明表、不同肿瘤部位并发症分布表,以及多变量分析(Cox回归)中用于生存率关联研究的逐步降维步骤结果。数据来源于临床队列研究,主要用于分析老年BCC患者的手术治疗负担、临床结局及总生存率的预测因素,支持肿瘤学、老年医学及临床决策研究。

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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