大曼彻斯特地区增强监测以改善恢复和癌症体验
EMBRaCE-GM多队列试验评估可穿戴生命体征监测仪在癌症治疗中的可行性、可接受性和数据洞察。
基本信息
资源简介
大曼彻斯特地区增强监测以改善恢复和癌症体验
【数据内容】
源站原始描述：The EMBRaCE-GM study is a multi-cohort trial designed to efficiently evaluate the range of wearable vital signs monitors that could be used to support patients during cancer treatment. The aims of the study are to determine * to determine if continuous vital signs monitoring is feasible during cancer treatment * to determine if such monitoring is acceptable to patients undergoing cancer treatment * to determine what insights could be made with the data obtained A multi-cohort study is essential…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：EMBRaCE-GM 研究是一项多队列试验，旨在高效评估可用于在癌症治疗期间支持患者的各类可穿戴生命体征监测器。该研究的目标是确定： * 确定在癌症治疗期间进行连续生命体征监测是否可行 * 确定这种监测对接受癌症治疗的患者是否可接受 * 确定利用所获得的数据可以得出哪些洞见 多队列研究至关重要，因为可能有用的生命体征监测器种类繁多，需要一种能够快速识别出对患者最可接受、且能为临床医生提供最有用信息的设备的方法。同样，最佳设备可能因具体疾病和患者所接受的治疗而异。研究中的每个队列都将针对接受不同治疗的不同患者群体，研究多种可穿戴生命体征监测器。所有队列都将使用一个共同的数据收集平台，该平台采用模块化设计，使数据收集可稍作调整，以满足每个队列的具体需求。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://www.omicsdi.org/dataset/ecrin-mdr-crc/2393867
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.omicsdi.org/dataset/ecrin-mdr-crc/2393867
标准获取流程：
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- 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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