提供者救济基金COVID-19养老院质量激励计划
包含养老院COVID-19感染率与死亡率激励支付数据的表格数据集，用于评估养老院质量改进计划。
基本信息
资源简介
提供者救济基金COVID-19养老院质量激励计划
【一句话概览】
本数据集是 Socrata 开放数据门户 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 covid-19、health system、cares act、coronavirus，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Provider Relief Fund COVID-19 Nursing Home Quality Incentive Program》。
【数据内容】
源站原始描述：The bipartisan CARES Act; and the Paycheck Protection Program and Health Care Enhancement Act (PPPHCEA); and the Coronavirus Response and Relief Supplemental Appropriations (CRRSA) Act provided $178 billion in relief funds to hospitals and other healthcare providers on the front lines of the coronavirus response. The Department of Health and Human Services through the Health Resources and Services Administration is allocating $2 billion in incentive payments to nursing home facilities that reduc…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：两党通过的《新冠病毒援助、救济和经济安全法案》、以及《薪资保护计划和医疗保健增强法案》和《冠状病毒应对和救济补充拨款法案》为在冠状病毒应对前线的医院和其他医疗保健提供者提供了1780亿美元的救济资金。卫生与公众服务部通过卫生资源和服务管理局正在向养老院设施分配20亿美元的激励性付款，这些设施相对于其所在县降低了COVID-19感染率，并且相对于国家基准降低了死亡率。
【主题与分类】
源站学科分类：Administrative。主题标签：covid-19、health system、cares act、coronavirus。
【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://data.cdc.gov/d/bfqg-cb6d
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
源站：https://www.opendatanetwork.com/dataset/data.cdc.gov/bfqg-cb6d
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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