积极连接：连接HIV感染者至医疗护理，2004-2006 [美国]
评估健康系统导航模型对未获充分服务HIV感染者连接医疗护理效果的干预研究数据集，包含问卷和转介记录。
![Positive Connections: Connecting HIV-Infected Patients to Care, 2004-2006 [United States]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/64492.jpg)
基本信息
资源简介
积极连接：连接HIV感染者至医疗护理，2004-2006 [美国]
【一句话概览】
本数据集是 ICPSR 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 homosexuality、communicable diseases、health attitudes、bisexuality、medical evaluation，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《Positive Connections: Connecting HIV-Infected Patients to Care, 2004-2006 [United States]》。源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站原始描述：The research study Positive Connections tested the Health Systems Navigation (HSN) model, an intervention linking near-peer interventionists with underserved HIV-infected individuals to assist them to become engaged and retained in HIV medical care through supportive services and facilitated referrals. Working with a core group of local AIDS service organizations to identify unstable and out-of-care HIV-positive individuals, the HSN will enroll and provide health system navigation to participant…
【主题与分类】
主题标签：homosexuality、communicable diseases、health attitudes、bisexuality、medical evaluation、health care delivery、health care、health care access、illness、health services utilization。
【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.icpsr.umich.edu/web/ICPSR/studies/22482
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.icpsr.umich.edu/web/ICPSR/studies/22482
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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