在马萨诸塞州矫正机构中使用远程医疗治疗阿片类药物使用障碍的评估（2020-2022）
评估马萨诸塞州矫正机构2020-2022年通过远程医疗治疗阿片类药物使用障碍的效果，涵盖药物辅助治疗和咨询的混合方法研究。
基本信息
资源简介
在马萨诸塞州矫正机构中使用远程医疗治疗阿片类药物使用障碍的评估（2020-2022）
【一句话概览】
本数据集是 ICPSR 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 counseling、counseling services、health care delivery、inmate programs、inmates，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《Evaluation of Using Telehealth for Opioid Use Disorders in a Correctional Setting, Massachusetts, 2020-2022》。源站首次发布：2024。
【数据内容】
源站原始描述：With the third highest rates of overdose fatalities in the state and complexities with providing treatment in a rural setting, Franklin County Sheriff''s Office (FCSO) in Massachusetts made a strategic decision in 2011 to shift their jail facility away from simply operating as a place to contain people, to becoming a jail that played an important role in the treatment solution to the opioid use epidemic. After more than 10 years of this transformation, FCSO has been able to offer all three federa…
【主题与分类】
主题标签：counseling、counseling services、health care delivery、inmate programs、inmates、medication assisted treatment、mental health、prescription drugs、rural areas、substance abuse。
【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.icpsr.umich.edu/web/NACJD/studies/38877
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.icpsr.umich.edu/web/NACJD/studies/38877
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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