尿道下裂再手术管状切开板尿道成形术综述与Meta分析数据

该数据集来自 plos.figshare.com,包含 1 个文件(Table 1.xls),对应一项关于尿道下裂再手术中管状切开板尿道成形术的综述与 Meta 分析

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2025-12-18 更新
浏览 6
其他预测surgeon &# 8217implementing personalized medicine96 – 92016 &# 8211model &# 8217complications remains limited59 – 012 – 0nomogram prediction model01 – 1nomogram predictive modelidentify risk factors
Data from: Tubularized incised plate urethroplasty for hypospadias reoperation: a review and meta-analysis

基本信息

模态
其他
大小
0.000009728 GB
任务类型
预测
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2025-12-18
版本
v1

资源简介

尿道下裂再手术管状切开板尿道成形术综述与Meta分析数据

Characteristics of datasets.

该数据集来自 plos.figshare.com,包含 1 个文件(Table 1.xls),对应一项关于尿道下裂再手术中管状切开板尿道成形术的综述与 Meta 分析。源站描述同时涉及另一项研究:纳入 553 例 2016 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 1 日在遵义医科大学附属医院接受手术的尿道下裂患者,按 7:3 随机分为训练队列(n=389)和验证队列(n=164),通过单因素和多因素 logistic 回归识别术后并发症危险因素并构建列线图预测模型,用于内部验证评估。数据可用于术后并发症风险因素分析与预测建模(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-12-18。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 尿道下裂患儿术后并发症发生率显著较高;然而,针对这些并发症的预测模型研究仍然有限。本研究旨在分析尿道下裂手术后并发症的相关因素,并构建此类并发症的列线图预测模型。方法 本研究纳入 2016 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 1 日在遵义医科大学附属医院接受手术的 553 例尿道下裂患者。患者按 7:3 比例随机分为训练队列(n = 389)和验证队列(n = 164)。对训练队列进行单因素和多因素 logistic 回归分析,以识别术后并发症的危险因素,然后用于构建列线图预测模型。最后,使用内部验证队列评估该模型的

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 9.73 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0339188.t001。

【主题与分类】

源站学科分类:Medicine、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology、Marine Biology。主题标签:surgeon &# 8217、implementing personalized medicine、96 – 9、2016 &# 8211、model &# 8217、complications remains limited、59 – 0、12 – 0、nomogram prediction model、01 – 1。本站分类:泌尿生殖系统疾病/尿道下裂。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Medicine、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology、Marine Biology。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/_p_Characteristics_of_datasets_p_/30914932

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

规范引用:Mao, Kaiyi; Wang, Leibo; Peng, Zhouhang; Mao, Yuchen; Zhao, Peng; Wang, Cao; et al. (2025). Characteristics of datasets.. PLOS ONE. Dataset

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/60490447"

文件清单

  • Table 1.xls(9.73 KB)

文件总体积 9.73 KB(源站 API 实测)。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据说明

背景
尿道下裂患儿术后并发症的发生率显著较高;然而,针对此类并发症预测模型的研究仍然有限。本研究旨在分析尿道下裂术后并发症的相关因素,并构建此类并发症的列线图预测模型。方法
本研究纳入2016年1月1日至2023年1月1日在遵义医科大学附属医院接受手术的553例尿道下裂患者。患者按7:3比例随机分为训练队列(n=389)和验证队列(n=164)。在训练队列中进行单因素和多因素logistic回归分析,以识别术后并发症的危险因素,并据此构建列线图预测模型。最后,使用内部验证队列评估模型的预后准确性和临床实用性。所有统计分析均使用R软件(版本4.2.2)完成。

结果
对训练队列进行多因素logistic回归分析,确定了尿道下裂手术后并发症的六个独立危险因素:年龄(OR=1.02,95% CI:1.01–1.03,P P = 0.0026)、龟头宽度(OR=0.70,95% CI:0.59–0.82,P P = 0.003)、尿道下裂分型(OR=4.26,95% CI:1.96–9.26,P P 结论
本研究基于年龄、术者经验、龟头宽度、重建尿道长度、尿道下裂分型和尿道支架留置时间六个因素,开发并验证了尿道下裂手术后并发症的列线图预测模型。这为未来在尿道下裂患者中实施个性化医疗提供了科学依据。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0339188.t001(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_p_Characteristics_of_datasets_p_/30914932)。

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