VPRS 17819 患者入院与出院登记册（希瑟顿医院）

Name: VPRS 17819 患者入院与出院登记册（希瑟顿医院）
Creator: Public Record Office Victoria

希瑟顿医院酒精或药物依赖患者入院与出院登记册，含人口学、居住、宗教及出院、死亡或转院信息。

Public Record Office Victoria

Research Data Australia

表格HISTORICAL STUDIESHISTORY AND ARCHAEOLOGY

VPRS 17819 Admission and Discharge Register of Patients (Heatherton Hospital)

基本信息

模态

表格

创建/更新时间

2026-10-10

资源简介

VPRS 17819 患者入院与出院登记册（希瑟顿医院）

【一句话概览】

VPRS 17819 是 Heatherton Hospital（VA 5081）因酒精或药物依赖入院患者的入院与出院登记册。所录细节不一，通常包括入院编号、患者姓名、出生日期、婚姻状况、职业、先前居住地、宗教，以及出院、死亡或转院详情。源站标签为历史研究、历史与考古学（来源 Research Data Australia）。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《VPRS 17819 Admission and Discharge Register of Patients (Heatherton Hospital)》。源站首次发布：2017-11-27。

【数据内容】

源站原始描述：This series records details of patients admitted to Heatherton Hospital (VA 5081) for alcohol or drug dependency.Details recorded vary but typically include:- admission number- patient name- date of birth- marital status- occupation- previous place of abode- religion- details of discharge/death/transfer

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本系列档案记录了因酒精或药物依赖入住Heatherton Hospital (VA 5081)的患者的详细信息。记录的具体内容有所不同，但通常包括： - 入院编号 - 患者姓名 - 出生日期 - 婚姻状况 - 职业 - 既往住所 - 宗教 - 出院/死亡/转院详情。

【主题与分类】

主题标签：HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY。

【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://researchdata.edu.au/vprs-17819-admission-heatherton-hospital/992224

原始链接

https://researchdata.edu.au/vprs-17819-admission-heatherton-hospital/992224

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使用方式

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源站：https://researchdata.edu.au/vprs-17819-admission-heatherton-hospital/992224

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；
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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。

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))