TELECARE Hinman 2019
膝骨关节炎TELECARE试验数据，含175例患者基线及随访信息，评估电话与运动干预效果。
基本信息
资源简介
TELECARE Hinman 2019
【数据集背景】
源站首次发布：2024。
【数据内容】
源站原始描述：Demographic, baseline and 6- and 12-month follow-up data from the TELECARE trial. 175 patients aged over 45 years with symptomatic knee osteoarthritis. Intervention was (1) existing telephone service (≥1 nurse consultation for self-management advice, n = 88) or (2) exercise advice and support (5-10 consultations with a physiotherapist trained in behaviour change for a personalised strengthening and physical activity programme) plus the existing service (n = 87). All data presented in the results…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：TELECARE试验的人口学、基线及6个月和12个月随访数据。175例年龄超过45岁、伴有症状性膝骨关节炎的患者。干预措施为：(1) 现有电话服务（≥1次护士咨询以提供自我管理建议，n = 88）；或 (2) 运动建议和支持（由接受过行为改变培训的物理治疗师进行5-10次咨询，以制定个性化力量训练和身体活动计划
【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://researchdata.edu.au/telecare-hinman-2019/2920567
下载信息
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源站：https://researchdata.edu.au/telecare-hinman-2019/2920567
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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
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- 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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
