用户费用对HIV服务利用和治疗依从性影响的数据集

尼日利亚HIV项目队列数据,研究用户费用对HIV服务利用和抗病毒治疗依从性的影响。

DataONE
2020-09-25 更新
浏览 10
表格Medication AdherenceMedicineHealth and Life SciencesUser feesEpidemiologyRetentionHIV
Replication Data for: The impact of user fees on uptake of HIV services and adherence to HIV treatment: Findings from a large HIV program in Nigeria.

基本信息

模态
表格
大小
0.000002 GB
创建/更新时间
2020-09-25

资源简介

用户费用对HIV服务利用和治疗依从性影响的数据集

【一句话概览】

本数据集是 DataONE 公开的结构化表格数据集,主题涵盖 Medication Adherence、Medicine, Health and Life Sciences、User fees、Epidemiology、Retention,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《Replication Data for: The impact of user fees on uptake of HIV services and adherence to HIV treatment: Findings from a large HIV program in Nigeria.》。

【数据内容】

源站原始描述:Cohort of 2,757 people living with HIV in Nigeria who enrolled in HIV care before and after user fees were instituted in this setting. Dataset contains baseline demographic and clinical variables along with clinical visits and drug pick-up from the pharmacy to calculate engagement in care and medication adherence using pharmacy based measures

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):尼日利亚一个由2,757名HIV感染者组成的队列,他们在该地区开始实施使用者付费之前和之后纳入HIV关怀。该数据集包含基线人口学与临床变量,以及临床就诊和药房取药记录,用于通过基于药房的指标计算关怀参与情况和服药依从性。

【主题与分类】

主题标签:Medication Adherence、Medicine, Health and Life Sciences、User fees、Epidemiology、Retention、HIV。

【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://search.dataone.org/view/sha256:7b1bc21fd436129b7a9e48ba25600aa71481281f822e7ae8be22e2d206416a84

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使用方式

数据集获取

源站:https://search.dataone.org/view/sha256:7b1bc21fd436129b7a9e48ba25600aa71481281f822e7ae8be22e2d206416a84

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    • 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。

数据集大小约 2.0 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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