地中海贫血患者生活质量与医疗可及性数据集
巴基斯坦地中海贫血患者生活质量数据集，基于WHO QoL-BREF，纳入160名患者，涵盖4个评估维度。
基本信息
资源简介
地中海贫血患者生活质量与医疗可及性数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Thalassemia Quality of Life & Healthcare Access》。源站首次发布：2026-06-24。
【数据内容】
源站原始描述：## About this dataset This dataset was collected as part of an academic research project conducted for a university-level probability and statistics course, with the broader aim of assessing the Quality of Life (QoL) of thalassemia patients in Pakistan. Data was gathered through a structured survey administered across multiple thalassemia-focused organizations and treatment centers in Pakistan. The names of these organizations are not disclosed to protect the privacy of participating institution…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 56.96 KB。
【主题与分类】
主题标签：healthcare、public health、statistical analysis、survey analysis。
【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.kaggle.com/datasets/mubashraiftikhar/thalassemia-quality-of-life-and-healthcare-access
使用许可：CC BY-SA 4.0。
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。
需登录公开下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("mubashraiftikhar/thalassemia-quality-of-life-and-healthcare-access")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d mubashraiftikhar/thalassemia-quality-of-life-and-healthcare-access
unzip thalassemia-quality-of-life-and-healthcare-access.zip -d thalassemia-quality-of-life-and-healthcare-access/
数据说明
巴基斯坦地中海贫血患者生活质量数据集，包含160名患者，基于世界卫生组织生活质量简表（WHO QoL-BREF）设计，涵盖4个评估维度（生理、心理、社会关系、环境）。数据以表格形式记录患者的人口学特征、临床信息及生活质量评分，可用于分析地中海贫血患者的生活质量及其影响因素。
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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