改善资源有限环境下SARS-CoV-2床旁诊断服务供应链管理的新方法
包含南非Mopani区COVID-19床旁诊断服务供应链管理的地理空间、审计及定性数据。
基本信息
资源简介
改善资源有限环境下SARS-CoV-2床旁诊断服务供应链管理的新方法
【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 5.65 MB，主题涵盖 COVID-19、Point-of-care testing services、Primary healthcare clinics audit、Supply chain management、Spatial distribution，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A novel approach for improving supply chain management for SARS-CoV-2 point-of-care diagnostic services in resource-limited settings》。项目资助方：National Research Foundation (NRF)。源站首次发布：2023-08-16。
【数据内容】
源站原始描述：This was a multiphase mixed methods study consisted of three phases, starting with a geospatial analysis to assess the spatial distribution of COVID-19 point of care (POC) testing services in the Mopani District. Phase 2 involved an audit of primary healthcare (PHC) clinics providing COVID-19 POC diagnostic services to evaluate the impact of supply chain management (SCM) on accessibility and identify barriers and enablers. Based on the findings from the initial phases, Phase 3 employed a nominal…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.65 MB。数据集 DOI：10.25403/UPresearchdata.23956923.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Primary health care、Health geography、Health equity。主题标签：COVID-19、Point-of-care testing services、Primary healthcare clinics audit、Supply chain management、Spatial distribution、Nominal Group Technique (NGT)、Mopani district、SDG 3 Good health and well-being。
【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://researchdata.up.ac.za/articles/dataset/A_novel_approach_for_improving_supply_chain_management_for_SARS-CoV-2_point-of-care_diagnostic_services_in_resource-limited_settings/23956923
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Maluleke, Kuhlula (2023). A novel approach for improving supply chain management for SARS-CoV-2 point-of-care diagnostic services in resource-limited settings. University of Pretoria. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-08-17，引用时请注意版本时效。
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。
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
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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