改进NGAL敏感性和特异性预测心脏术后急性肾损伤数据集
心脏术后患者连续两次血浆NGAL与血清肌酐联合检测，用于提高急性肾损伤预测准确性。
基本信息
资源简介
改进NGAL敏感性和特异性预测心脏术后急性肾损伤数据集
【一句话概览】
本次资料包含2个文件，合计大小90.3 KB，主题为“Improvement of NGAL sensitivity and specificity predicting AKI after cardiac surgery”。内容指出，通过连续两次血浆测量，并在心脏手术后10-18小时将肾脏生物标志物与功能性标志物血清肌酐联合，可改善NGAL检测性能（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Improvement of NGAL sensitivity and specificity predicting AKI after cardiac surgery》。源站首次发布：2019-09-11。
【数据内容】
源站原始描述：The NGAL assay performance could be improved by two consecutive plasma measurements, then with the combination of kidney biomarker with the functional marker serum creatinine at 10-18 h after surgery
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：NGAL检测性能可通过连续两次血浆测定得到改善，随后还可在术后10-18小时通过将肾脏生物标志物与功能性标志物血清肌酐联合应用来进一步提高。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 90.35 KB。数据集 DOI：10.17632/fxv6kcp6j3.3。
【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://data.mendeley.com/datasets/fxv6kcp6j3
下载信息
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数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/fxv6kcp6j3
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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。
- OpenDataLab:
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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