黑色素瘤筛查获取途径差异数据集

该数据集提供黑色素瘤筛查获取途径差异研究的补充材料,包含患者接受率表格和电话脚本,均为文本数据。

Mendeley Data
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文本黑色素瘤文本
Disparities in access for melanoma screening by region, specialty, and insurance

基本信息

模态
文本
大小
0.000026336 GB
创建/更新时间
2026-10-08
版本
v2

资源简介

黑色素瘤筛查获取途径差异数据集

【一句话概览】

本数据集是题为《Disparities in access for melanoma screening by region, specialty, and insurance》的手稿补充材料,共2个文件,合计26.3 KB。材料包含补充表I,内容为按皮肤科与家庭医学实践类型划分的患者接受率;以及补充材料1,为电话通话脚本(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Disparities in access for melanoma screening by region, specialty, and insurance》。源站首次发布:2022-03-17。

【数据内容】

源站原始描述:Supplemental materials for the manuscript titled "Disparities in access for melanoma screening by region, specialty, and insurance." Materials included are as follow: Supplementary Table I. Patient acceptance rates by dermatology and family medicine practice type. Supplementary Material 1. Phone call script

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个,合计 26.34 KB。数据集 DOI:10.17632/v4s46mzk2r.2。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理,如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/v4s46mzk2r

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/v4s46mzk2r

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    • 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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