在资源受限环境下加强丙型肝炎检测与治疗：实施与卫生服务提供研究
该数据集包含在资源受限环境下加强丙型肝炎检测与治疗的实施研究和患者体验数据。
基本信息
资源简介
在资源受限环境下加强丙型肝炎检测与治疗：实施与卫生服务提供研究
【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 52.40 MB，主题涵盖 hepatitis C、Myanmar、health services、simplified care、diagnostics，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），In Copyright 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Strengthening hepatitis C testing and treatment in resource-constrained settings: implementation and health service delivery research》。源站首次发布：2022-09-08。
【数据内容】
源站原始描述：This thesis presents research on an innovative care model for hepatitis C testing and treatment – the CT2 Study – in Myanmar, and on the patient experience of accessing the national program. The CT2 Study showcased the successful implementation of a decentralised and simplified care model, featuring point-of-care testing and non-specialist prescribers; it achieved high retention in care and cure rates, and was feasible to implement in a resource-constrained setting. Findings from the patient exp…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本论文介绍了关于缅甸丙型肝炎检测和治疗创新照护
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 52.40 MB。数据集 DOI：10.26180/21057877.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Implementation science and evaluation、Public health not elsewhere classified、Gastroenterology and hepatology、Health services and systems not elsewhere classified。主题标签：hepatitis C、Myanmar、health services、simplified care、diagnostics、decentralised。
【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://bridges.monash.edu/articles/thesis/Strengthening_hepatitis_C_testing_and_treatment_in_resource-constrained_settings_implementation_and_health_service_delivery_research/21057877
使用许可：In Copyright（http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/）。
规范引用：DRAPER, BRIDGET LOUISE (2022). Strengthening hepatitis C testing and treatment in resource-constrained settings: implementation and health service delivery research. Monash University. Thesis
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-02-11，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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）
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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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