外用西罗莫司预防实体器官移植受者皮肤鳞状细胞癌及其前体的化学预防:一项随机、双盲、安慰剂对照先导试验 - 补充材料

实体器官移植受者外用西罗莫司预防皮肤鳞状细胞癌的随机双盲安慰剂对照先导试验补充材料,含方法与结果文件。

MendeleyMendeley
DataCite Commons
2025-05-01 更新
浏览 11
文本皮肤鳞状细胞癌临床试验
Chemoprevention of cutaneous squamous cell carcinoma and its precursors in solid organ transplant recipients using topical sirolimus: a randomized, double-blind, placebo-controlled pilot trial - Supplementary materials

基本信息

模态
文本
大小
0.000476982 GB
创建/更新时间
2025-05-01
版本
v1

资源简介

外用西罗莫司预防实体器官移植受者皮肤鳞状细胞癌及其前体的化学预防:一项随机、双盲、安慰剂对照先导试验 - 补充材料

【一句话概览】

本数据集是 Mendeley Data 公开的文本数据集,收录 2 个文件、合计 476.98 KB,可用于医学自然语言处理(实体识别、信息抽取等)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Chemoprevention of cutaneous squamous cell carcinoma and its precursors in solid organ transplant recipients using topical sirolimus: a randomized, double-blind, placebo-controlled pilot trial - Supplementary materials》。源站首次发布:2022-02-21。

【数据内容】

源站原始描述:The files below contain the supplemental methods outlining ethics statement, study design & intervention, outcome measures, and statistical analysis. The results for recruitment, compliance, and rention as well as the safety of topical sirolimus in solid organ transplant patients (SOTRs) are also included. Immunosuppression in solid organ transplant recipients (SOTR) greatly increases the risk of keratinocyte cancer (KC), indisputably a significant burden in terms of morbidity, mortality and cos…

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个,合计 476.98 KB。数据集 DOI:10.17632/t7cj26kzxf.1。

【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://data.mendeley.com/datasets/t7cj26kzxf

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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。

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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