医疗保健相关感染与上海临床医生：一项多中心横断面研究（调查问卷S1）
一项关于医疗保健相关感染与上海临床医生的多中心横断面研究调查问卷（PDF格式）。
基本信息
资源简介
医疗保健相关感染与上海临床医生：一项多中心横断面研究（调查问卷S1）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《File S1 - Healthcare-Associated Infections and Shanghai Clinicians: A Multicenter Cross-Sectional Study》。配套论文《Healthcare-Associated Infections and Shanghai Clinicians: A Multicenter Cross-Sectional Study》发表于 PLoS ONE（2014），DOI：10.1371/journal.pone.0105838。源站首次发布：2014-08-22。
【数据内容】
源站原始描述：HCAI questionnaire. (PDF)
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 658.27 KB。File_S1.pdf：application/pdf，658.27 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0105838.s001。
【主题与分类】
源站学科分类：Biological Sciences。主题标签：healthcare providers、safety risk、healthcare worker safety、practice、healthcare safety、hand hygiene、suboptimal adherence、isolation precautions、work experience、HCAI core concept。
【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://plos.figshare.com/articles/dataset/_Healthcare_Associated_Infections_and_Shanghai_Clinicians_A_Multicenter_Cross_Sectional_Study_/1149596
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Zhou, Yunfang; Zhang, Dangui; Chen, Youting; Zhou, Sha; Pan, Shuhua; Huang, Yuanchun; et al. (2015). File S1 - Healthcare-Associated Infections and Shanghai Clinicians: A Multicenter Cross-Sectional Study. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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（Figshare）
- 源站标题：File S1 - Healthcare-Associated Infections and Shanghai Clinicians: A Multicenter Cross-Sectional Study
- DOI：10.1371/journal.pone.0105838.s001
- 发布日期：2014-08-22
- 文件数：1 个
- 文件总体积：658.27 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Healthcare_Associated_Infections_and_Shanghai_Clinicians_A_Multicenter_Cross_Sectional_Study_/1149596
命令行下载
curl -L -o "File_S1.pdf" "https://ndownloader.figshare.com/files/1647896"
文件清单
File_S1.pdf（658.27 KB）
文件总体积 658.27 KB（源站 API 实测）。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
HCAI questionnaire.
(PDF)
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0105838.s001（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Healthcare_Associated_Infections_and_Shanghai_Clinicians_A_Multicenter_Cross_Sectional_Study_/1149596）。
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