印度孟买非复杂性肺结核患者就医、诊断和治疗启动的持续时间和延误
印度孟买肺结核患者就医、诊断和治疗延误的回顾性调查数据，包含153名患者信息及延误因素分析。
基本信息
资源简介
印度孟买非复杂性肺结核患者就医、诊断和治疗启动的持续时间和延误
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Durations and delays in care seeking, diagnosis and treatment initiation in uncomplicated pulmonary tuberculosis patients in Mumbai, India》。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Timely diagnosis and treatment initiation are critical to reduce the chain of transmission of Tuberculosis (TB) in places like Mumbai, where almost 60% of the inhabitants reside in overcrowded slums. This study documents the pathway from the onset of symptoms suggestive of TB to initiation of TB treatment and examines factors responsible for delay among uncomplicated pulmonary TB patients in Mumbai. Methods: A population-based retrospective survey was conducted in the slums of 15 hig…
【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:eb7c1b081fb201ca5623778c84b33b6792600c0c99cc1812c9fabef521b6a70e
下载信息
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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 4.0 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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