临终癌症护理动态医疗保健递送热力图开发队列研究
基于Medicare索赔数据，开发用于描绘晚期癌症患者临终关怀动态轨迹的多维热力图数据集。
基本信息
资源简介
临终癌症护理动态医疗保健递送热力图开发队列研究
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 54 个文件、合计 6.22 MB，主题涵盖 healthcare delivery、cancer care、quality of end-of-life care、systems engineering、dynamic utilization，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《Development of dynamic health care delivery heatmaps for end-of-life cancer care: A cohort study》。源站首次发布：2021-07-26。
【数据内容】
源站原始描述：Background: Measures of variation in end-of-life treatment intensity across hospitals are typically summarized using unidimensional measures. These measures do not capture the full dimensionality of complex clinical care trajectories over time that are needed for actionable quality improvement efforts. Objective: To develop a novel longitudinal, multidimensional visual map of end-of-life care trajectories. Methods: We identified Medicare claims for fee-for-service beneficiaries with poor-prognos…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：背景：跨医院临终治疗强度的变异通常用单维指标来概括。这些指标无法捕捉随时间推移的复杂临床诊疗轨迹的全部维度，而这对可操作的质量改进工作而言是必要的。目的：开发一种新颖的纵向、多维临终照护轨迹可视化图谱。方法：我们识别了Medicare索赔数据中按服务收费（fee-for-service）的受益人，这些受益人患有预后不良的癌症，于2016年4月至12月死亡，并且生命最后6个月的大部分治疗是在National Cancer Institute或National Comprehensive Cancer Network（NCI-NCCN）指定医院接受的。
【数据结构与技术规格】
文件数 54 个，合计 6.22 MB。数据集 DOI：doi:10.21989/D9/MTCDHG。
【主题与分类】
主题标签：healthcare delivery、cancer care、quality of end-of-life care、systems engineering、dynamic utilization、Medicine, Health and Life Sciences。
【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://dataverse.dartmouth.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.21989/D9/MTCDHG
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。
暂未开放有偿下载
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://dataverse.dartmouth.edu/citation?persistentId=doi:10.21989/D9/MTCDHG
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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