维多利亚肺癌风险调整模型
维多利亚肺癌风险调整模型数据集，包含临床登记表格数据，用于分析治疗差异及影响因素。
基本信息
资源简介
维多利亚肺癌风险调整模型
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 lung cancer、guideline-concordant treatment、treatment timeliness、cancer epidemiology，可用于统计建模、特征工程与队列分析，In Copyright 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Risk adjustment models for lung cancer in Victoria》。源站首次发布：2026-05-11。
【数据内容】
源站原始描述：Lung cancer is one of the leading causes of cancer-related death in Australia. This research examined how lung cancer is treated and managed across Victoria and how differences in care affect patient survival and outcomes. Using data from the Victorian Lung Cancer Registry, the research explored whether patients received guideline-recommended treatment, received timely treatment, and which patient, clinical and hospital factors influenced outcomes. This research found that patients who received…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：肺癌是澳大利亚癌症相关死亡的主要原因之一。本研究考察了维多利亚州各地肺癌的治疗与管理方式，以及护理差异如何影响患者生存和结局。研究利用 Victorian Lung Cancer Registry 的数据，探讨了患者是否接受了指南推荐的治疗、是否及时接受了治疗，以及哪些患者、临床和医院因素影响了结局。本研究发现，接受推荐治疗的患者活得更久，但获得这种护理的机会因年龄、健康状况和居住地而异。这些发现凸显了改善肺癌护理公平性和质量的机会。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.26180/32231757.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Oncology and carcinogenesis not elsewhere classified、Public health not elsewhere classified、Epidemiological modelling。主题标签：lung cancer、guideline-concordant treatment、treatment timeliness、cancer epidemiology。
【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://bridges.monash.edu/articles/thesis/Risk_adjustment_models_for_lung_cancer_in_Victoria/32231757
使用许可：In Copyright（http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/）。
规范引用：Tissera, Sanuki Aravindi (2026). Risk adjustment models for lung cancer in Victoria. Monash University. Thesis
下载信息
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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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
