结石清除状态预测因素的单变量与多变量逻辑回归分析
基于逻辑回归分析预测结石清除状态的数据集，包含单变量和多变量分析结果及OR、CI等变量。
基本信息
资源简介
结石清除状态预测因素的单变量与多变量逻辑回归分析
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Uni- and multivariate logistic regression analyses for predictors of stone-free status.》。配套论文《External Validation and Evaluation of Reliability and Validity of the S-ReSC Scoring System to Predict Stone-Free Status after Percutaneous Nephrolithotomy》发表于 PLoS ONE（2014），DOI：10.1371/journal.pone.0083628。源站首次发布：2014-01-08。
【数据内容】
源站原始描述：OR, Odds ratio; CI, confidence interval; BMI, body mass index
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_4.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0083628.t004。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine。主题标签：Anatomy and physiology、Renal system、Clinical research design、Retrospective studies、Diagnostic medicine、Clinical laboratory sciences、Test evaluation、Non-clinical medicine、Health care policy、Health statistics。
【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://plos.figshare.com/articles/dataset/_Uni_and_multivariate_logistic_regression_analyses_for_predictors_of_stone_free_status_/897890
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Soo Choo, Min; Wook Jeong, Chang; Hyun Jung, Jae; Bae Lee, Seung; Jeong, Hyeon; Son, Hwancheol; et al. (2015). Uni- and multivariate logistic regression analyses for predictors of stone-free status.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-02，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Uni- and multivariate logistic regression analyses for predictors of stone-free status.
- DOI：10.1371/journal.pone.0083628.t004
- 发布日期：2014-01-08
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Uni_and_multivariate_logistic_regression_analyses_for_predictors_of_stone_free_status_/897890
命令行下载
curl -L -o "Table_4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/1343197"
文件清单
Table_4.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 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
OR, Odds ratio; CI, confidence interval; BMI, body mass index.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0083628.t004（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Uni_and_multivariate_logistic_regression_analyses_for_predictors_of_stone_free_status_/897890）。
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