直接面向消费者的性传播感染远程医疗咨询质量数据重复数据集

中国性传播感染远程医疗咨询质量的标准化患者访问数据与代码,用于分析咨询质量。

UNC DataverseUNC Dataverse
DataCite Commons
2023-01-26 更新
浏览 12
表格MedicineHealth and Life SciencesSocial Sciences
Replication Data for: "The quality of direct-to-consumer telemedicine consultations for sexually transmitted infections in China: An analysis of visits by standardized patients"

基本信息

模态
表格
大小
0.000211998 GB
创建/更新时间
2023-01-26
版本
v1

资源简介

直接面向消费者的性传播感染远程医疗咨询质量数据重复数据集

【一句话概览】

该数据集为论文“The quality of direct-to-consumer telemedicine consultations for sexually transmitted infections in China: An analysis of visits by standardized patients”的复现数据,原始描述称其包含论文图表的数据与代码。数据集共有2个文件,合计大小212 KB,源站标签为医学、健康与生命科学以及社会科学(来源 Dataverse)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Replication Data for: "The quality of direct-to-consumer telemedicine consultations for sexually transmitted infections in China: An analysis of visits by standardized patients"》。源站首次发布:2023-01-25。

【数据内容】

源站原始描述:Data and code for figures and tables in "The quality of direct-to-consumer telemedicine consultations for sexually transmitted infections in China: An analysis of

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):《中国针对性传播感染的直接面向消费者远程医疗咨询质量:一项标准化患者就诊分析》中图表的数据和代码

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个,合计 212.00 KB。数据集 DOI:doi:10.15139/S3/LKMEEW。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Social Sciences。

【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.unc.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.15139/S3/LKMEEW

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源站:https://dataverse.unc.edu/citation?persistentId=doi:10.15139/S3/LKMEEW

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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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