PRIMA-Brain脑健康促进数据集
该数据集包含荷兰初级保健中约200名40-60岁个体的痴呆风险降低干预数据,包括问卷调查、健康行为及app使用情况,采用表格形式。

基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2024-03-27
资源简介
该数据集来自荷兰11家全科诊所的约200名40-60岁个体,旨在评估在初级保健中实施个性化痴呆风险降低计划的可行性。数据包括基线调查、全科医生咨询、健康行为(体育活动、饮食、吸烟、饮酒、认知活动)及健康相关信息(体重、身高、抑郁、糖尿病、心血管疾病、慢性肾病、高血压、血脂异常),部分参与者使用了脑健康促进智能手机应用,并在3个月后完成随访调查。约20名参与者还完成了经验取样法调查,以探讨即时环境、情绪、自尊、社会认知行为决定因素与健康行为之间的关系。数据以表格形式呈现。
下载信息
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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。
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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://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/MEAMPK
标准获取流程:
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- 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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