补充表1：按人口调整的Mohs手术利用地域差异
美国Medicare参保人群的Mohs手术地域利用率统计表格，按人口校正后每10万人报告。
基本信息
资源简介
补充表1：按人口调整的Mohs手术利用地域差异
【一句话概览】
补充表1展示人口调整后莫氏手术利用的地理差异。MMS利用情况以临床医生总数和每位临床医生年均索赔数报告。所有数据使用研究期间各区域美国 Medicare 平均参保人数进行地理差异调整，结果按每10万 Medicare 受益人报告。该数据集含1个文件，合计14.5 KB（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Supplemental Table 1. Population Adjusted Geographic Variation in Mohs Utilization》。源站首次发布：2021-10-20。
【数据内容】
源站原始描述：MMS utilization is reported as the total number of clinicians and mean annual claims per clinician. All data are adjusted for geographic variation using the mean US Medicare enrollment for each region during the study period. Results are reported per 100,000 Medicare beneficiaries
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：MMS 使用情况以临床医生总数和每名临床医生的年均索赔数报告。所有数据均根据研究期间各地区美国 Medicare 的平均参保人数进行了地理差异调整。结果按每 100,000 名 Medicare 受益人报告。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 14.54 KB。数据集 DOI：10.17632/82p9846tnz.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/82p9846tnz
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源站：https://data.mendeley.com/datasets/82p9846tnz
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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
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- 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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
