SCAG评分开发与外部评估的支持代码及汇总结果

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23495069

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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 53.5 KB。

数据说明

本记录为手稿《SCAG评分对48小时ICU标志点后后续急性肾损伤进展及第28天死亡率的开发与外部评价》（KBR-2026-004，修订版R1 V7）提供配套代码和汇总分析结果。源归档包含27个文件：22个CSV文件，含785条汇总结果记录；两个Python脚本；一个JSON方法文件；以及两个溯源README文件。这些摘要涵盖参与者筛选、缺失情况、队列特征、模型性能、亚组与敏感性分析、风险分组，以及SICdb、NWICU和MIMIC-IV的比较设置。AKI_export_primary_rows.py用于协调重复的汇总摘要行，Figure1_render.py则利用其归档的渲染设置，根据汇总计数绘制参与者流程图。这些材料包含的是汇总结果，而非患者层面的原始数据，也不构成完整的患者层面分析流程。脚本不会重建源队列，也不会重新运行患者层面的模型拟合或自助法分析。原始归档及源文件内容均保持未改动。

这是一条支持性数据集记录，并非手稿本身的发表。

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。