ประสบการณ์การเสริมพลังอำนาจของผู้ป่วยที่ใส่ตาเทียม: กรณีศึกษาคลินิกประดิษฐ์ใบหน้าขากรรไกร โรงพยาบาลทันตกรรม มหาวิทยาลัยแห่งหนึ่ง
การศึกษาเรื่อง ประสบการณ์การเสริมพลังอำนาจของผู้ป่วยที่ใส่ตาเทียม: กรณีศึกษาคลินิกประดิษฐ์ใบหน้า ขากรรไกร โรง…
基本信息
资源简介
ประสบการณ์การเสริมพลังอำนาจของผู้ป่วยที่ใส่ตาเทียม: กรณีศึกษาคลินิกประดิษฐ์ใบหน้าขากรรไกร โรงพยาบาลทันตกรรม มหาวิทยาลัยแห่งหนึ่ง
【一句话概览】
本数据集是 NRCT 公开的文本数据集，主题涵盖 การเสริมพลังอำนาจ、ผู้ป่วยตาเทียม、ผู้บกพร่องทางการมองเห็น、Empowering、Patients with prosthetic eyes，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等）。
【数据集背景】
源站首次发布：2566。
【数据内容】
源站原始描述：การศึกษาเรื่อง ประสบการณ์การเสริมพลังอำนาจของผู้ป่วยที่ใส่ตาเทียม: กรณีศึกษาคลินิกประดิษฐ์ใบหน้า ขากรรไกร โรงพยาบาลทันตกรรม มหาวิทยาลัยแห่งหนึ่ง มีวัตถุประสงค์ เพื่ออธิบายประสบการณ์การเสริมพลังอำนาจของผู้ป่วยที่ใส่ตาเทียมในแต่ละระยะการรักษา ในประเด็นของการให้ความหมาย แหล่งทรัพยากรและอุปสรรคในการเสริมพลังอำนาจของผู้ป่วย เพื่อพัฒนาเป็นแนวทางในการเสริมพลังอำนาจในผู้ป่วยที่ใส่ตาเทียม งานวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยเชิงคุณภาพ บนฐานแนวคิดปรากฏการณ์วิทยา โดยใช้วิธีการเก็บข้อมูลโดยการสัมภาษณ์ร่วมกับการใช้แ…
【主题与分类】
主题标签：การเสริมพลังอำนาจ、ผู้ป่วยตาเทียม、ผู้บกพร่องทางการมองเห็น、Empowering、Patients with prosthetic eyes、People with visual impairment。
【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：http://doi.nrct.go.th/?page=resolve_doi&resolve_doi=10.14457/TU.the.2023.1235
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。
免登录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：http://doi.nrct.go.th/?page=resolve_doi&resolve_doi=10.14457/TU.the.2023.1235
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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
