疑似脓毒症患者救护车血培养评估的背景数据：一项前瞻性队列研究
包含2018-2022年疑似脓毒症患者救护车血培养及临床数据的登记数据集，用于评估血培养诊断价值。
基本信息
资源简介
疑似脓毒症患者救护车血培养评估的背景数据：一项前瞻性队列研究
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 4 个文件、合计 572.95 KB，主题涵盖 Prehospital、Sepsis、Microbiology、Blood culture、Ambulance quality registry，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《Background Data for: Evaluation of ambulance blood cultures in patients with suspected sepsis. A rural prospective cohort study》。源站首次发布：2025-06-13。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset is extracted from an ambulance quality registry of patients with suspected sepsis managed by the ambulance department of the University Hospital of North Norway. The dataset contains data from patients with suspected sepsis who were subject to blood culture sampling before or after transport to hospital by ambulance from May 2018 to August 2022. The dataset was extracted to conduct a study on the value of blood cultures from patients with suspected sepsis drawn by ambulance personne…
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 572.95 KB。数据集 DOI：doi:10.18710/EKPTQX。
【主题与分类】
主题标签：Prehospital、Sepsis、Microbiology、Blood culture、Ambulance quality registry、Medicine, Health and Life Sciences、Observational data。
【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://dataverse.no/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.18710/EKPTQX
下载信息
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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://dataverse.no/citation?persistentId=doi:10.18710/EKPTQX
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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