华盛顿州医疗保健提供者关于大麻相关问题、不良事件、临床经验和干预障碍的视角
华盛顿州医疗保健提供者关于大麻不良事件、问题、临床经验和干预障碍的调查数据。
基本信息
资源简介
华盛顿州医疗保健提供者关于大麻相关问题、不良事件、临床经验和干预障碍的视角
【一句话概览】
本数据集是 Dryad 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 Cannabis、Adverse events、Treatment guidelines、Health care providers、Psychoses，可用于统计建模、特征工程与队列分析，https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Cannabis-related problems, adverse events, clinical experiences and barriers to intervening: perspectives of health care providers in Washington State》。
【数据内容】
源站原始描述：In a survey of health care providers in Washington State, the vast majority reported encountering cannabis-related adverse events (AEs) and associated problems in their clinical practice. The questionnaire included the following topics: professional profile (type of health care profession, specialty, setting, years in clinical work, county of professional practice), estimated frequency of overall cannabis AEs cases treated/seen (as individual, as a team), AEs ratings of seriousness and frequency…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：在对华盛顿州医疗服务提供者的一项调查中，绝大多数人报告在其临床实践中遇到过与大麻相关的不良事件（AEs）及相关问题。问卷包括以下主题：职业概况（医疗职业类型、专业、工作场所、临床工作年限、执业所在县）、总体大麻不良事件病例的估计频率（作为个人、作为团队处理/见到）、不良事件的严重程度和频率评级、对大麻相关身体和心理健康不良事件的关注程度、实践和程序（筛查和治疗）、识别和干预大麻不良事件的感知促进因素和障碍、学习和在该主题上做更多的兴趣和动力，以及对大麻药用益处和不良事件风险的知识/意识。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.34tmpg4x7。
【主题与分类】
主题标签：Cannabis、Adverse events、Treatment guidelines、Health care providers、Psychoses、Surveys、health knowledge、clinical decision-making。
【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://doi.org/10.5061/dryad.34tmpg4x7
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.34tmpg4x7
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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