植入式心律转复除颤器指南依从性变异评估
该数据集包含2007-2011年Medicare受益者的ICD植入数据，结合医生和医院网络分析，评估医院连接性对指南依从性的影响。
基本信息
资源简介
植入式心律转复除颤器指南依从性变异评估
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 24.13 KB，主题涵盖 cardiovascular disease、implantable cardioverter defibrillator、physician network、hospital network、social network analysis，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Assessing Variation in Implantable Cardioverter Defibrillator Therapy Guideline Adherence With Physician and Hospital Patient-sharing Networks》。源站首次发布：2019-03-05。
【数据内容】
源站原始描述：BACKGROUND: Implantable cardioverter defibrillator (ICD) therapy is used for primary prevention of death among people with heart failure, and new evidence in 2005 on its effectiveness changed practice guidelines in the United States. OBJECTIVES: The objective of this study is to examine how the connectedness of physicians and hospitals, measured using network analysis, relates to guideline-consistent ICD implantation. RESEARCH DESIGN: We constructed physician and hospital networks for cardiovasc…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 24.13 KB。数据集 DOI：doi:10.21989/D9/YBKLRR。
【主题与分类】
主题标签：cardiovascular disease、implantable cardioverter defibrillator、physician network、hospital network、social network analysis、Medicine, Health and Life Sciences。
【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://dataverse.dartmouth.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.21989/D9/YBKLRR
下载信息
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暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://dataverse.dartmouth.edu/citation?persistentId=doi:10.21989/D9/YBKLRR
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- 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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