呼叫特征补充表1
莫氏显微手术后患者主动沟通的通话特征补充数据，用于预测因素分析。
基本信息
资源简介
呼叫特征补充表1
【一句话概览】
本数据集包含补充表1“Call Characteristics”，共1个文件，合计大小23.8 KB。该表关联研究《Predictors of patient-initiated communication following Mohs Micrographic Surgery: A multi-institutional prospective cohort study》，即关于莫氏显微手术术后患者主动沟通预测因素的多机构前瞻性队列研究。现有信息仅说明该补充表与上述研究相关，未提供表格内容、字段或结论（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Supplemental Table 1. Call Characteristics》。源站首次发布：2020-08-09。
【数据内容】
源站原始描述：This table is in reference to study "Predictors of patient-initiated communication following Mohs Micrographic Surgery: A multi-institutional prospective cohort study "
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本表涉及的研究为《莫氏显微手术（Mohs Micrographic Surgery）后患者主动发起沟通的预测因素：一项多机构前瞻性队列研究》
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 23.82 KB。数据集 DOI：10.17632/vtk4z25p6r.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/vtk4z25p6r
下载信息
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数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/vtk4z25p6r
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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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