中国卒中中心医疗资源建设数据集
中国卒中中心医疗资源建设数据集来源于中国脑血管病数据库，覆盖了全国31个省/自治区/直辖市，基于该数据针对联盟卒中中心医疗资源的配置进行评价、反馈及持续改进。具有一定的研究意义和临床参考价值，希望通过数据的共享，为临床…
基本信息
资源简介
中国卒中中心医疗资源建设数据集
【一句话概览】
本数据集是 eScience 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 医疗资源建设、卒中、卒中中心、临床医学、治疗与康复，可用于统计建模、特征工程与队列分析，完全共享 许可开放获取。
【数据集背景】
源站首次发布：2017-05-30。
【数据内容】
源站原始描述：中国卒中中心医疗资源建设数据集来源于中国脑血管病数据库，覆盖了全国31个省/自治区/直辖市，基于该数据针对联盟卒中中心医疗资源的配置进行评价、反馈及持续改进。具有一定的研究意义和临床参考价值，希望通过数据的共享，为临床诊疗、教学和科研提供帮助。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：The dataset on the development of medical resources for stroke centers in China is derived from the China Cerebrovascular Disease Database and covers 31 provinces/autonomous regions/municipalities across the country. Based on these data, the allocation of medical resources in the alliance''s stroke centers is evaluated, with feedback provided and continuous improvement carried out. This work holds certain research significance and clinical reference value, and it is hoped that through data sharing, it can provide support for clinical diagnosis and treatment, teaching, and scientific research.
【主题与分类】
主题标签：医疗资源建设、卒中、卒中中心、临床医学、治疗与康复。
【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：http://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.do?id=CSTR:A0006.11.A0002.201905.000363
使用许可：完全共享。
规范引用：CSTR:17970.11.A0002.201905.000363
【使用注意】
· 源站最后修改于 2021-04-07，引用时请注意版本时效。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
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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