卵巢癌诊断女性的经历与需求研究数据集 (2014)

数据集获取

源站：https://datacatalogue.cessda.eu/detail?lang=en&q=aa54801ea3784d75154f80bdce0b191f52419c3570032f0d564418847aba2759

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

该数据集基于一项关于卵巢癌诊断女性经历与需求的定性研究。卵巢癌是妇科癌症中发病率第二高的疾病，在意大利涉及约4万名女性。研究旨在探索女性在诊断和治疗过程中的体验，以及疾病对她们身体、心理和社会方面的影响，同时了解她们未满足的需求及其应对方式。数据包含由研究小组进行的24份半结构化访谈文本，这些访谈采用非指导性风格进行，并辅以主题脚本引导参与者讲述个人经历。访谈内容聚焦于卵巢癌带来的生理、心理和社会后果，以及参与者对未满足需求的看法和解决建议。所有访谈均已转录并匿名化处理，以保护受访者隐私。该数据集适用于心理学、社会学、医学及公共卫生领域的研究，特别是关于癌症患者生活质量、心理社会支持和医疗需求评估等方面。

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))