运动障碍远程医疗试点项目的成本与可持续性
运动障碍门诊远程医疗试点项目数据，涵盖依从性、患者特征、旅行成本与时间及环境影响。
基本信息
资源简介
运动障碍远程医疗试点项目的成本与可持续性
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 9.47 KB，主题涵盖 Telemedicine、Neurology、Movement disorders、Medicine, Health and Life Sciences，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Costs and sustainability in a pilot project of telemedicine in movement disorders》。源站首次发布：2024-06-14。
【数据内容】
源站原始描述：Telemedicine pilot project in a Movement Disorders Outpatient Clinic, data collected from May 2022 to May 2024. Assessment of adherence to Telemedicine, patient profile, travel costs, travel time, indirect assessment of environmental impact. Telemedicine is an important tool to guarantee specialized healthcare access to remote populations, people with low income, and reduce healthcare costs
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：运动障碍门诊的远程医疗试点项目，数据收集于2022年5月至2024年5月。评估远程医疗依从性、患者概况、交通费用、出行时间，以及环境影响的间接评估。远程医疗是保障偏远地区人群和低收入人群获得专科医疗服务、降低医疗成本的重要工具。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.47 KB。数据集 DOI：doi:10.25824/redu/WMYTAG。
【主题与分类】
主题标签：Telemedicine、Neurology、Movement disorders、Medicine, Health and Life 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://redu.unicamp.br/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25824/redu/WMYTAG
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。
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
源站：https://redu.unicamp.br/citation?persistentId=doi:10.25824/redu/WMYTAG
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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