巴西2013-2019年肺癌登记、治疗和死亡的差异
该数据集包含2013-2019年巴西肺癌病例的登记、治疗和死亡数据，用于分析区域差异及影响因素。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-04-07
资源简介
该数据集涵盖了2013年至2019年巴西肺癌（LC）的病例登记、治疗特征和死亡率数据，并分析了相关因素。数据来源于巴西人口普查、死亡信息系统（SIM）和医院癌症登记处（RHC），经过一致性校正。研究采用回顾性分析，利用多变量逻辑回归评估了病例登记缺失和登记率高的影响因素。结果显示，多数患者未接受推荐治疗，且仅在晚期诊断。数据模态为表格，用于探究区域和基础设施差异对肺癌诊断和治疗的影响。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.scielo.org/citation?persistentId=doi:10.48331/SCIELODATA.8HSKF2
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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