拉丁美洲系统性红斑狼疮治疗临床实践指南
拉丁美洲系统性红斑狼疮治疗临床实践指南，包含诊断与治疗建议，基于GRADE方法总结证据。
基本信息
资源简介
拉丁美洲系统性红斑狼疮治疗临床实践指南
【一句话概览】
本数据集是 DataONE 公开的文本数据集，主题涵盖 Therapeutic guidelines、Systemic lupus erythematosus，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】
本数据集源站标题为《First Latin American clinical practice guidelines for the treatment of systemic lupus erythematosus: Latin American Group for the Study of Lupus (GLADEL, Grupo Latino Americano de Estudio del Lupus)âPan-American League of Associations of Rheumatology (PANLAR)》。
【数据内容】
源站原始描述：Systemic lupus erythematosus (SLE), a complex and heterogeneous autoimmune disease, represents a significant challenge for both diagnosis and treatment. Patients with SLE in Latin America face special problems that should be considered when therapeutic guidelines are developed. The objective of the study is to develop clinical practice guidelines for Latin American patients with lupus. Two independent teams (rheumatologists with experience in lupus management and methodologists) had an initial m…
【主题与分类】
主题标签：Therapeutic guidelines、Systemic lupus erythematosus。
【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://search.dataone.org/view/sha256:cce504c44e70cfa6cdce81a546cc29908526f8519b54178eaddc7c0976aaecdd
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
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:
数据集大小约 4.0 KB。
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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