跨学科初始神经筛查评估（TINSA）数据集
包含急性卒中单元实施跨学科评估的量化指标与定性反馈，用于评估评估时长、患者安全等关键结局。
基本信息
资源简介
跨学科初始神经筛查评估（TINSA）数据集
【一句话概览】
TINSA 数据集来自 Mater Hospital Brisbane 急性卒中单元，评估以跨学科联合健康卒中评估替代职业治疗、物理治疗、言语病理和社会工作等按专业评估后，在节省时间、患者安全、患者结局、国家卒中指南依从性、成本及利益相关者看法方面的效果。数据包括主要和次要结局定量数据、患者与员工满意度等调查结果、访谈和焦点小组转录，均不可识别。含3个文件（来源 Research Data Australia，OTHER 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Transdisciplinary Initial Neurological Screening Assessment (TINSA) Dataset》。源站首次发布：2024-01-25。
【数据内容】
源站原始描述：Topic: The study aimed to evaluate time saved, patient safety, patient outcomes, allied health professional adherence to national stroke guidelines, cost implications, and stakeholder perceptions when a novel allied health transdisciplinary stroke assessment (the TINSA) was implemented at the Mater Hospital Brisbane acute stroke unit, replacing discipline-specific allied health stroke assessments (occupational therapy, physiotherapy, speech pathology, and social work). Data collection: For the p…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：主题：本研究旨在评估在Mater Hospital Brisbane急性卒中单元实施新型专职医疗跨学科卒中评估（TINSA）取代专业特异性专职医疗卒中评估（作业治疗、物理治疗、言语病理学和社会工作）后，所节省的时间、患者安全、患者结局、专职医疗人员对国家卒中指南的依从性、成本影响以及利益相关者的看法。数据收集：对于主要结局，专职医疗人员对其评估进行计时，包括阅读病历、实施评估和记录结果所需的时间。对于次要结局，通过回顾性病历审查收集其他时间指标、患者安全、患者结局以及专职医疗人员对相关卒中指南的依从性。通过问卷调查、访谈和焦点小组收集关于患者和员工满意度、患者中间结局（入院后3个月）、跨专业信任和员工信心的定量和定性数据。已发表数据集包含的数据：所有数据均不可识别。已发表的数据包括所有主要和次要结局的定量数据（时间、患者安全、患者结局和卒中指南依从性，以Excel电子表格形式）；定量和定性调查结果（患者和员工满意度、跨专业信任和员工信心，以Excel电子表格形式）；以及访谈和焦点小组转录文本（以Excel Word文档形式）。每个文档中均包含数据字典，以协助解读和理解数据。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个。
【主题与分类】
主题标签：eng、Health services and systems、HEALTH SCIENCES。
【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://researchdata.edu.au/transdisciplinary-initial-neurological-tinsa-dataset/3305252
使用许可：OTHER。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://researchdata.edu.au/transdisciplinary-initial-neurological-tinsa-dataset/3305252
标准获取流程：
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- 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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