中国整合医疗体系下老年癌症患者出院后随访照护连续性改善研究
中国整合医疗体系下老年癌症患者出院后随访照护连续性改善的非随机对照研究，主要结局为健康相关生活质量。
基本信息
资源简介
中国整合医疗体系下老年癌症患者出院后随访照护连续性改善研究
【数据内容】
源站原始描述：Intervention group:1. Oncologist give a standardized handover summary to primary healthcare physicians when patient discharge, which includes basic information on the treatment, patient functional status, underlying problems, and care plan that transferred to be managed in primary healthcare centers (PHC). 2. Health education (regular healthcare, symptom recognizing and management, primary healthcare follow-up services etc.) 3. Symptom alert;Control group:Usual care Primary outcome(s): Health-re…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：干预组：1. 肿瘤科医生在患者出院时向基层医疗医生提供标准化的交接摘要，内容包括治疗基本信息、患者功能状态、潜在问题，以及转至基层医疗中心（PHC）管理的照护计划。2. 健康教育（常规医疗、症状识别与管理、基层医疗随访服务等）3. 症状预警；对照组：常规照护 主要结局指标：健康相关生活质量 研究设计：非随机对照
【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://www.omicsdi.org/dataset/ecrin-mdr-crc/89212
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/89212
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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