多因职业性疾病补偿因果关系概率范围综述的复现数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17026/LS/HMGEVV

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

本数据集包含范围综述《多因职业病的因果关系概率补偿：方法与替代方案的范围综述》最终评审的数据和代码。该综述包含两个部分：(1) 用于计算职业性肺癌补偿的因果关系概率（PoC）或归因份额的方法；(2) 对患有多因职业病的劳动者进行补偿的替代方案。内容包括检索结果（data/raw/）：从PubMed和OpenAlex检索到的PoC综述记录，以及从PubMed检索到的替代方案综述记录（2025年5月）。所有数据库的检索策略及命中数见docs/search_query/。经处理的记录集（data/processed/）：合并所有数据库后的去重数据集、来自OpenAlex的引文滚雪球结果，以及包含标题/摘要和全文合格性决定的筛选数据集。去重决定（data/temp/）：使用ASySD做出的人工重复决定。筛选（asreview/）：ASReview项目文件及导出的筛选数据集，用于随机预筛选（SAFE程序）、完整标题/摘要筛选、引文筛选和替代方案综述。

图表数据（data/studies/）：从综述各组成部分所纳入研究中提取的数据。代码（R/）：用于文献检索、去重、引文滚雪球及筛选记录流程的Quarto文档和R脚本，并附有每次运行的R会话信息。从Embase和CINAHL导出的记录不予共享，因为这些数据库的许可条款限制再分发。其检索策略已提供，以便重新生成导出记录。为方案提供依据的预试验检索数据可在GitHub仓库中获取。由于版权原因，纳入研究的全文不予共享。表格文件以CSV或Excel格式提供；OpenAlex结果和人工去重决策为R对象（RDS），因为脚本读取这些内容

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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