阿尔茨海默病患者在SARS-COVID-19大流行期间住院医疗服务特征
26名阿尔茨海默病女性患者在新冠疫情期间住院护理特征数据，含生物标志物、MRI结果和口罩监测信息。
基本信息
资源简介
阿尔茨海默病患者在SARS-COVID-19大流行期间住院医疗服务特征
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Features of the provision of inpatient medical care to patients with Alzheimer''s disease during the SARS-COVID-19 pandemic》。源站首次发布：2023-11-21。
【数据内容】
源站原始描述：Background With Alzheimer''s disease, the patient is not only unable to help himself, but he cannot even ask for such help. This is especially dangerous for a patient during the SARS-COVID-19 pandemic. Since the deadly complications of SARS-COVID-19 are observed in the age group in which Alzheimer''s disease manifests itself. Method We observed 26 women aged 71-84 with Alzheimer''s disease. All patients received treatment according to Alzheimer''s disease treatment standards. Both amyloid-beta and t…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.17632/nbnpcdgbdg.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/nbnpcdgbdg
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/nbnpcdgbdg
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- 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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