阿片类药物联合处方网络数据
美国六州约1900万商业保险患者的阿片类药物处方网络数据，用于分析医生购药行为与用药风险。
基本信息
资源简介
阿片类药物联合处方网络数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data from: Co-prescription network reveals social dynamics of opioid doctor shopping》。
【数据内容】
源站原始描述：This paper examines network prominence in a co-prescription network as an indicator of opioid doctor shopping (i.e., fraudulent solicitation of opioids from multiple prescribers). Using longitudinal data from a large commercially insured population, we construct a network where a tie between patients is weighted by the number of shared opioid prescribers. Given prior research suggesting that doctor shopping may be a social process, we hypothesize that active doctor shoppers will occupy central s…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.4xgxd2552。
【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.4xgxd2552
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/stash/dataset/doi:10.5061/dryad.4xgxd2552
标准获取流程：
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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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