澳大利亚乙型肝炎护理导航：乙型肝炎患者的经历
通过访谈和健康信息分析，研究澳大利亚乙型肝炎患者的护理体验，涵盖临床、社会及个人层面。
基本信息
资源简介
澳大利亚乙型肝炎护理导航：乙型肝炎患者的经历
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的文本数据集，主题涵盖 hepatitis B、qualitative research、public health、hepatitis B elimination、patient perspectives，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），In Copyright 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Navigating Hepatitis B Care in Australia: Experiences of People Living with Hepatitis B》。源站首次发布：2026-03-23。
【数据内容】
源站原始描述：This PhD explored how people living with hepatitis B interact with the healthcare system in Australia. Hepatitis B is a liver condition that affects over 250 million people worldwide and over 200,000 Australians. Through interviews with patients and clinicians, and analysis of health information, this PhD examined the clinical, social and personal aspects of care. The findings identified ways to improve public health messaging, areas of necessary support for patients, and highlighted patient pre…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.26180/31839364.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Infectious diseases、Public health not elsewhere classified、Gastroenterology and hepatology。主题标签：hepatitis B、qualitative research、public health、hepatitis B elimination、patient perspectives。
【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://bridges.monash.edu/articles/thesis/Navigating_Hepatitis_B_Care_in_Australia_Experiences_of_People_Living_with_Hepatitis_B/31839364
使用许可：In Copyright（http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/）。
规范引用：Ahad, Marvad Ali Mumin (2026). Navigating Hepatitis B Care in Australia: Experiences of People Living with Hepatitis B. Monash University. Thesis
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-03-24，引用时请注意版本时效。
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
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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）
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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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