监测PT、APTT和TT指标指导胫骨骨折术后早期康复训练的有效性研究数据集
包含168例胫骨骨折患者的临床数据及凝血指标，用于构建预测康复效果的列线图模型。
基本信息
资源简介
监测PT、APTT和TT指标指导胫骨骨折术后早期康复训练的有效性研究数据集
【数据集背景】
源站首次发布：2023-11-13。
【数据内容】
源站原始描述：A retrospective study was conducted, including 168 patients with tibial fractures who were treated at our hospital from May 2020 to May 2022. Based on the treatment outcomes, the patients were divided into two groups: the good rehabilitation group and the poor rehabilitation group. Patient data including age, gender, body mass index, Schatzker classification, operation time, blood loss, PT, APTT, and TT were collected, and a univariate analysis was conducted to compare the differences between th…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：开展了一项回顾性研究，纳入2020年5月至2022年5月在我院接受治疗的168例胫骨骨折患者。根据治疗结局，将患者分为两组：康复良好组和康复不良组。收集患者数据，包括年龄、性别、体重指数、Schatzker分型、手术时间、失血量、PT、APTT和TT，并进行单因素分析以比较两组之间的差异。进行ROC曲线分析以确定变量的最佳截断值。随后，进行多因素logistic回归分析以确定独立危险因素。基于这些因素，构建了列线图预测模型。
【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://www.scidb.cn/detail?dataSetId=15289fb80fc2460abc31fe44b4f2052a
使用许可：https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
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源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=15289fb80fc2460abc31fe44b4f2052a
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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
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- 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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