尼加拉瓜(2012):私营提供者妊娠期糖尿病知识、态度与实践调查,第一轮

2013年尼加拉瓜马那瓜88名医疗提供者关于妊娠期糖尿病的知识、态度与实践调查,含四份差异化问卷。

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NIAID Data Ecosystem
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表格CAPQuantitativeNutritionProvidersBCCNovo Nordisk
Nicaragua (2012): Encuesta CAP Diabetes Gestacional entre Proveedores Privados, Ronda 1

基本信息

模态
表格
大小
0.003277721 GB
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

尼加拉瓜(2012):私营提供者妊娠期糖尿病知识、态度与实践调查,第一轮

【一句话概览】

本数据集是 DOI 解析 公开的结构化表格数据集,主题涵盖 CAP、Quantitative、Nutrition、Providers、BCC,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《Nicaragua (2012): Encuesta CAP Diabetes Gestacional entre Proveedores Privados, Ronda 1》。源站首次发布:2014。

【数据内容】

源站原始描述:This survey measured health care providers'' knowledge, attitudes and practices with regards to gestational diabetes (GDM) in four Social Security Institute hospitals in Managua, Nicaragua. In May 2013, PSI/PASMO surveyed a total of 88 providers (47 physicians, 28 nurses, 4 nutritionists, and 9 lab technicians) in Bautista Hospital, SUMEDICO Hospital, Carlos Roberto Huembes Hospital and Nuevo Hospital Monte Espana hospital. Given that each type of provider plays a different role in the diagnosis…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):本调查旨在评估尼加拉瓜马那瓜四家社会保障研究所医院中,医疗服务提供者对妊娠期糖尿病(GDM)的知识、态度和实践情况。2013年5月,PSI/PASMO在巴蒂斯塔医院、SUMEDICO医院、卡洛斯·罗伯托·韦姆贝斯医院和新蒙特西班牙医院共调查了88名提供者(47名医生、28名护士、4名营养师和9名实验室技术员)。鉴于每类提供者在GDM的诊断和管理中扮演不同角色,PSI/PASMO设计了四份独立问卷,分别对应医生、护士、营养师或实验室技术员四种提供者类型。本调查是PSI/PASMO项目“尼加拉瓜妊娠期糖尿病:改善筛查、诊断和管理”的初始活动之一,该项目由世界糖尿病基金会和诺和诺德资助,并将在开展调查的这些医院中实施。该调查为提供者的知识、态度和实践建立了基线。项目结束时,PSI/PASMO将在相同医院再次开展同一调查,以衡量随时间发生的变化。

【主题与分类】

主题标签:CAP、Quantitative、Nutrition、Providers、BCC、Novo Nordisk。

【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.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/23708

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      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))

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