运用设计思维将肥胖人群与急性护理中的营养护理相连接
采用设计思维方法，探讨如何在急性医院环境中为肥胖人群提供有效的营养护理，并识别营养师护理的局限性。
基本信息
资源简介
运用设计思维将肥胖人群与急性护理中的营养护理相连接
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的文本数据集，收录 1 个文件、合计 7.24 MB，主题涵盖 dietetics、obesity、design thinking，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），In Copyright 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Using Design Thinking to connect people living with obesity with nutrition care in acute settings》。源站首次发布：2025-03-17。
【数据内容】
源站原始描述：This thesis explores the delivery of nutrition care for people living with overweight and obesity in the acute hospital setting using a design thinking process. It identifies that dietitians limit the delivery of obesity related care. The acute care environment can provide opportunities for engagement in the support and transition of care of people living with obesity that considers patients’ needs over setting
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 7.24 MB。数据集 DOI：10.26180/28606877.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Nutrition and dietetics not elsewhere classified。主题标签：dietetics、obesity、design thinking。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://bridges.monash.edu/articles/thesis/Using_Design_Thinking_to_connect_people_living_with_obesity_with_nutrition_care_in_acute_settings/28606877
使用许可：In Copyright（http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/）。
规范引用：Elliott, Andrea Louise (2025). Using Design Thinking to connect people living with obesity with nutrition care in acute settings. Monash University. Thesis
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-02-11，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取
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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