研究支气管镜感知 - 焦点小组讨论1转录

结核病患者亲属对研究支气管镜看法的焦点小组讨论转录(含翻译,已匿名化)。

Dryad
2016-01-01 更新
浏览 10
文本Tuberculosisconsentethicsbronchoscopy
Perceptions of research bronchoscopy - focus group discussion 1 transcript

基本信息

模态
文本
大小
0.000342383 GB
许可
https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html
创建/更新时间
2016-01-01

资源简介

研究支气管镜感知 - 焦点小组讨论1转录

【一句话概览】

本数据集是 Dryad 公开的文本数据集,主题涵盖 Tuberculosis、consent、ethics、bronchoscopy,可用于医学自然语言处理(实体识别、信息抽取等),https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Data from: Perceptions of research bronchoscopy in Malawian adults with pulmonary tuberculosis: a cross-sectional study.》。

【数据内容】

源站原始描述:Bronchoscopy is an established research tool in Malawi, enabling collection of pulmonary samples for immunological, pharmacological, and microbiological studies. It is, however, an invasive clinical procedure that offers no direct benefit to volunteering participants when used in a research capacity alone, and thus informed consent is essential. This study aimed to explore TB patients’ understanding of research bronchoscopy, what would motivate them to participate in research bronchoscopy, and t…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):支气管镜检查在马拉维是一种成熟的研究工具,能够为免疫学、药理学和微生物学研究采集肺部样本。然而,它是一项侵入性临床操作,当仅用于研究目的时,不会给自愿参与者带来直接获益,因此知情同意至关重要。本研究旨在探讨结核病患者对研究性支气管镜检查的理解、促使他们参与研究性支气管镜检查的动机以及他们的顾虑,从而为未来临床研究的知情同意流程提供依据。我们采用了定性研究设计。我们与社区成员和结核病患者进行了两次焦点小组讨论,以了解他们对支气管镜检查的看法。

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI:doi:10.5061/dryad.sp152。

【主题与分类】

主题标签:Tuberculosis、consent、ethics、bronchoscopy。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理,如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面:https://doi.org/10.5061/dryad.sp152

使用许可:https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。

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源站:http://datadryad.org/resource/doi:10.5061/dryad.sp152/1

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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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