COVID-19大流行对卒中治疗和静脉溶栓的全球影响（补充材料）
全球70个国家457个卒中中心在COVID-19大流行期间的卒中住院和静脉溶栓数据，用于评估疫情对卒中护理的影响。
基本信息
资源简介
COVID-19大流行对卒中治疗和静脉溶栓的全球影响（补充材料）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Supplement to: Global impact of the COVID-19 pandemic on stroke care and intravenous thrombolysis》。
【数据内容】
源站原始描述：Objective: The objectives of this study were to measure the global impact of the pandemic on the volumes for intravenous thrombolysis (IVT), IVT transfers, and stroke hospitalizations over 4 months at the height of the pandemic (March 1 to June 30, 2020) compared with two control 4-month periods. Methods: We conducted a cross-sectional, observational, retrospective study across 6 continents, 70 countries, and 457 stroke centers. Diagnoses were identified by their ICD-10 codes and/or classifica…
【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://search.dataone.org/view/sha256:b34ae26ff4ef942484f4baeccd2a9fd85d6b3c6187065225a7a655dd3946bc42
下载信息
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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:
数据集大小约 19.0 KB。
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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