马拉维新生儿败血症早期诊断生命体征数据收集应用
用于马拉维新生儿败血症早期诊断研究的新生儿生命体征数据收集Android应用，集成呼吸频率和脉搏血氧仪。
基本信息
资源简介
马拉维新生儿败血症早期诊断生命体征数据收集应用
【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 Neonatal infections、Sepsis、Data science、Infection in children、Medicine, Health and Life Sciences，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《MalawiVitals Android App for Study Data Collection (app)~Improving the early diagnosis of neonatal sepsis in Malawi》。
【数据内容】
源站原始描述：This is the data collection Android app for the Improving the Early Diagnosis of Neonatal Sepsis in Malawi study. The app is used to collect vital signs data from neonates at multiple time points. Survey field values can be entered via onscreen keypad and respiratory rate (via tapping while watching breaths) and pulse oximetry (via a connected pulse oximeter) are integrated into the app., NOTE for restricted files: If you are not yet a CoLab member, please complete our membership application sur…
【主题与分类】
主题标签：Neonatal infections、Sepsis、Data science、Infection in children、Medicine, Health and Life Sciences、Medical informatics、Mobile apps、Pulse Oximetry、Data dictionaries、Data aggregation。
【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:ac9ab2b2f4c1c25928a7dd66099a8916fbf2159931c06a7a542e5b9a460a9012
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。
免登录有偿下载
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
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:
数据集大小约 3.0 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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