国际卒中急救及紧急医疗调度前到达指令建议数据集（2025）
本数据集包含2025年对国际卒中急救及紧急医疗调度前到达指令建议的结构化比较分析结果。
基本信息
资源简介
国际卒中急救及紧急医疗调度前到达指令建议数据集（2025）
【一句话概览】
该数据集（2025）包含对卒中急救推荐的结构化比较分析结果，来源包括英文急救指南与共识声明、卒中管理指南，以及带有脚本化到达前指导的紧急医疗调度协议集合。检索覆盖PubMed、Google Scholar和Google搜索，检索与后续分析于2025年10（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Dataset of international recommendations on first aid and emergency medical dispatch pre-arrival instructions on first aid for stroke (2025)》。源站首次发布：2025-12-04。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains the results of a structured comparative analysis of recommendations on first aid for stroke. Sources included English-language first aid guidelines and consensus statements, stroke management guidelines, and collections of emergency medical dispatch protocols with scripted pre-arrival instructions. The search (PubMed, Google Scholar, and Google Search) and subsequent analysis were conducted in October 2025
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本数据集包含对卒中急救建议进行结构化比较分析的结果。来源包括英语急救指南和共识声明、卒中管理指南，以及带有脚本化到达前指导的紧急医疗调度方案汇编。检索（PubMed、Google Scholar 和 Google Search）及随后的分析于2025年10月进行。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 28.40 KB。数据集 DOI：10.17632/bh3rwpbw8t.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/bh3rwpbw8t
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/bh3rwpbw8t/1
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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