评估乌兹别克斯坦卡拉卡尔帕克斯坦结核病项目医疗用品进口成本的框架及结果[研究数据]
提供乌兹别克斯坦结核病项目医疗用品进口成本评估的框架和结果数据，包括运输和关税成本，基于2016年实际货物运输。
![A framework for assessing import costs of medical supplies and results for a tuberculosis program in Karakalpakstan, Uzbekistan [Research Data]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/48980.jpg)
基本信息
资源简介
评估乌兹别克斯坦卡拉卡尔帕克斯坦结核病项目医疗用品进口成本的框架及结果[研究数据]
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 12 个文件、合计 3.02 MB，主题涵盖 Central Asia、Cost Analysis、Freight Costs、Import Costs、Health program，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《A framework for assessing import costs of medical supplies and results for a tuberculosis program in Karakalpakstan, Uzbekistan [Research Data]》。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Import of medical supplies is common, but limited knowledge about import costs and their structure introduces uncertainty to budget planning, cost management, and cost-effectiveness analysis of health programs. We aimed to estimate the import costs of a tuberculosis (TB) program in Uzbekistan, including the import costs of specific imported items. Methods: We developed a framework that applies costing and cost accounting to import costs. First, transport costs, customs-related costs,…
【数据结构与技术规格】
文件数 12 个，合计 3.02 MB。数据集 DOI：doi:10.11588/DATA/JM2H6I。
【主题与分类】
主题标签：Central Asia、Cost Analysis、Freight Costs、Import Costs、Health program、Humanitarian Aid、Shipping Costs、Supply Chain、Transportation Costs、Tuberculosis。
【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://heidata.uni-heidelberg.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.11588/DATA/JM2H6I
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://heidata.uni-heidelberg.de/citation?persistentId=doi:10.11588/DATA/JM2H6I
标准获取流程：
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- 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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