罗马尼亚肿瘤营养护理可及性障碍与未满足需求调查数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.20827262

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2025年在罗马尼亚开展的一项横断面在线调查中418名肿瘤患者的匿名化应答。该数据集包含24个变量，涵盖社会人口学特征（年龄组、性别、居住环境）、临床信息（癌症类型、诊断年份、疾病分期、治疗机构类型、接受的治疗）、营养状况指标（治疗期间体重变化、进食困难、出现的不良反应）、营养支持可及性（患者在诊断时是否获得营养信息、是否咨询过营养师、是否可获得院内营养咨询，或是否受益于特定营养支持方法）、患者认知与饮食行为（对营养干预重要性和有用性的感知、采用特定饮食、避免和纳入的食物、治疗结束后是否继续遵循营养建议），以及自我报告的未满足需求和关于营养支持的建议。所有变量标签和应答选项均为罗马尼亚语。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。