未确诊即死亡：尼日利亚西北部资源匮乏地区卵巢肿瘤管理的挑战
基于尼日利亚西北部医院回顾性数据，分析122例高度怀疑卵巢恶性肿瘤患者的非诊断率和治疗挑战，揭示资源匮乏环境下的卵巢肿瘤管理瓶颈。
基本信息
资源简介
未确诊即死亡：尼日利亚西北部资源匮乏地区卵巢肿瘤管理的挑战
【数据内容】
源站原始描述：Background: Ovarian cancer is the second most prevalent but most lethal gynaecologic malignancy in our institution. This study aimed at determining the rate of non-diagnosis in suspected lesions and reviewing the management challenges of ovarian tumours highly suspicious for malignancy in our hospital. Methodology: A three-year retrospective review of patients’ records from the ward, clinic, theatre, and histopathology laboratory was carried out. Cases with high indices of suspicion for ovarian…
【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://nigerianmedjournal.org/index.php/nmj/article/view/217
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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数据集获取
源站：https://nigerianmedjournal.org/index.php/nmj/article/view/217
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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。
- 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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