癫痫儿童家长知识、态度与实践调查数据集(埃塞俄比亚)

埃塞俄比亚癫痫儿童家长对疾病知识、态度与实践的问卷调查数据,以文本形式记录。

AAU - Research Data RepositoryAAU - Research Data Repository
DataCite Commons
2024-06-18 更新
浏览 17
文本MedicineHealth and Life Sciences
Knowledge, Attitude and Practices of Parents and Guardians of Children with Epilepsy Attending Follow up at Neurology Clinic in Tikur Anbessa Specialized Hospital

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2024-06-18
版本
v1

资源简介

癫痫儿童家长知识、态度与实践调查数据集(埃塞俄比亚)

【一句话概览】

该数据集涉及在埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴Tikur Anbessa专科医院神经科诊所随访的癫痫儿童,其家长和监护人的知识、态度与实践。源站标题与原始描述均指向这一主题,文件数为1,合计大小18.7 KB,源站标签包括“children with epilepsy attending follow up at neurology clinic”和“Medicine, Health and Life Sciences”(来源 Dataverse)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Knowledge, Attitude and Practices of Parents and Guardians of Children with Epilepsy Attending Follow up at Neurology Clinic in Tikur Anbessa Specialized Hospital. Addis Ababa Ethiopia》。源站首次发布:2024-04-01。

【数据内容】

源站原始描述:The Data was Knowledge, Attitude and Practices of Parents and Guardians of Children with Epilepsy Attending Follow up at Neurology Clinic in Tikur Anbessa Specialized Hospital. Addis Ababa Ethiopia

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):数据为在Tikur Anbessa专科医院神经科诊所随访的癫痫患儿父母和监护人的知识、态度与实践。埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 18.69 KB。数据集 DOI:doi:10.20372/aau_rdm/DGNRMO。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。

【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://rdr.aau.edu.et/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.20372/aau_rdm/DGNRMO

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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:http://rdr.aau.edu.et/citation?persistentId=doi:10.20372/aau_rdm/DGNRMO

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

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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