职业治疗师引导的认知干预数据集(2021年10月)
ICU谵妄患者的职业治疗师引导认知干预可行性临床试验数据，包含患者分组、干预方案及结局指标。
基本信息
资源简介
职业治疗师引导的认知干预数据集(2021年10月)
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 219.27 KB，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Occupational Therapist Guided Cognitive Interventions_Oct 2021》。源站首次发布：2021-10-18。
【数据内容】
源站原始描述：Intensive care unit (ICU) delirium is a common complication of critical illness requiring a multi-modal approach to treatment. Evidence supporting the use of early cognitive interventions in ICU patients for the prevention or management of delirium is lacking. We report a post hoc feasibility analysis of an occupational therapy (OT) guided cognitive intervention protocol. Patients admitted to an urban ICU were randomized to the standard of care delirium prevention protocol or to the OT-guided co…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：重症监护病房（ICU）谵妄是危重疾病的常见并发症，需要采用多模式治疗方法。目前缺乏证据支持在ICU患者中使用早期认知干预来预防或管理谵妄。我们报告了一项由作业治疗（OT）指导的认知干预方案的事后可行性分析。入住城市ICU的患者被随机分配至ICU谵妄预防标准治疗组，或在标准治疗基础上接受OT指导的认知干预方案组。我们得出结论：一种新型的OT指导认知干预方案在普通内科/外科ICU患者中是可行的。需要更大规模的随机对照试验来确定此类方案对谵妄发生率或持续时间的影响。要点
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 219.27 KB。数据集 DOI：10.17632/yg2bgzpn4m.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/yg2bgzpn4m
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/yg2bgzpn4m
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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