低强度冲击波治疗勃起功能障碍修复机制共现模式系统综述提取数据库

伴随系统综述《低强度冲击波治疗勃起功能障碍修复机制共现模式》(审稿中)的提取数据库。包含冻结的去标识化提取数据集(29项研究;99个干预臂;304条机制标志物记录;两阶段筛选与双人独立提取并裁决)、提取方案与方法学说明以及确定性分析代码

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其他低强度冲击波治疗勃起功能障碍系统综述机制标志物证据合成PROSPERO注册
Extraction database for: Co-occurrence Patterns of Repair Mechanisms in Low-Intensity Shockwave Therapy for Erectile Dysfunction — A PROSPERO-Registered Systematic Review (v2.4.1)

基本信息

模态
其他
大小
0.000299399 GB
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-17
版本
2.1

资源简介

低强度冲击波治疗勃起功能障碍修复机制共现模式系统综述提取数据库

伴随系统综述《低强度冲击波治疗勃起功能障碍修复机制共现模式》(审稿中)的提取数据库。包含冻结的去标识化提取数据集(29项研究;99个干预臂;304条机制标志物记录;两阶段筛选与双人独立提取并裁决)、提取方案与方法学说明以及确定性分析代码

Extraction database for: Co-occurrence Patterns of Repair Mechanisms in Low-Intensity Shockwave Therapy for Erectile Dysfunction — A PROSPERO-Registered Systematic Review (v2.4.1)

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):伴随系统综述《低强度冲击波治疗勃起功能障碍修复机制共现模式》(审稿中)的提取数据库。包含冻结的去标识化提取数据集(29项研究;99个干预臂;304条机制标志物记录;两阶段筛选与双人独立提取并裁决)、提取方案与方法学说明以及确定性分析代码。已在PROSPERO注册(CRD420261368739)。版本2.4.1为公开版本;内部筛选笔记与审计注释已移除。所有分析输出均可由该数据集确定性重新生成(

【主题与分类】

主题标签:低强度冲击波治疗、勃起功能障碍、系统综述、机制标志物、证据合成、PROSPERO注册。本站分类:泌尿生殖系统疾病/勃起功能障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23281403

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据集大小约 299.4 KB。

数据说明

伴随系统综述《低强度冲击波治疗勃起功能障碍中修复机制的共现模式》(审稿中)的提取数据库。包含冻结的去标识化提取数据集(29项研究;99个干预臂;304条机制标志物记录;两阶段筛选及双人独立提取并裁决)、提取方案与方法学说明,以及确定性分析代码。已在PROSPERO注册(CRD420261368739)。版本2.4.1为公开发布版;内部筛选笔记与审核注释已移除。所有分析输出均可由该数据集确定性重新生成(随机种子 = 42)。

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

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