潜伏性结核感染健康监测平台（CROSSWORD研究）
一项基于意大利三家教学医院的横断面研究，通过可互操作网络平台收集医护人员和学生的数据，用于预测潜伏性结核感染患病率及风险因素。
基本信息
资源简介
潜伏性结核感染健康监测平台（CROSSWORD研究）
【数据内容】
源站原始描述：Tuberculosis (TB) prevention is a major goal in teaching hospital setting. Because of the possible progression or reactivation of latent disease, the screening of both health-care workers (HCWs) and students is a critical issue in the TB control program. Objective: to deploy a web-based platform interoperating health surveillance systems from different hospitals to define models based on the highlighted risk factors to predict the occurrence of Latent Tuberculosis Infection (LTBI) and to define…
【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://www.omicsdi.org/dataset/biostudies-other/S-BSST1682
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.omicsdi.org/dataset/biostudies-other/S-BSST1682
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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