肿瘤学移动应用系统综述相关数据
关于改善癌症患者管理的移动应用随机临床试验的系统综述数据，包含文献和移动应用信息。
基本信息
资源简介
肿瘤学移动应用系统综述相关数据
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 135.76 KB，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data for: Mobile Applications in Oncology: A Systematic Review of Health Science Databases》。源站首次发布：2019-11-08。
【数据内容】
源站原始描述：This study involved a systematic review of the scientific literature on randomized clinical trials that use apps to improve cancer management among patients, using the Pubmed (Medline), Latin America and the Caribbean in Health Sciences (LILACS), and Cochrane databases. The search was limited to articles written in English and Spanish published in the last 10 years. A search of the App Store for iOS devices and Google Play for Android devices was performed to find the apps identified in the incl…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究对关于使用应用程序改善患者癌症管理的随机临床试验的科学文献进行了系统评价，检索使用了 Pubmed（Medline）、Latin America and the Caribbean in Health Sciences（LILACS）和 Cochrane 数据库。检索仅限于过去10年内发表的英文和西班牙文文章。还对 iOS 设备的 App Store 和 Android 设备的 Google Play 进行了检索，以查找纳入的研究文章中识别出的应用程序。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 135.76 KB。数据集 DOI：10.17632/c9nrkrmvpb.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/c9nrkrmvpb
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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
源站：https://data.mendeley.com/datasets/c9nrkrmvpb
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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