医疗专业人员整合医疗准备度数据集
加纳Oti地区医疗专业人员对整合精神健康护理至初级和社区护理的准备情况调查数据。
基本信息
资源简介
医疗专业人员整合医疗准备度数据集
【一句话概览】
该资料源标题为《医疗专业人员对整合型医疗保健的准备程度》。原始描述显示，数据来自加纳奥蒂地区医疗专业人员，涉及其将精神卫生保健整合到初级和社区护理中的准备程度。文件数为1，文件合计大小为18.6 KB（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Readiness of healthcare professionals for integrated healthcare》。源站首次发布：2025-01-29。
【数据内容】
源站原始描述：The data was obtained from healthcare professionals in Oti region of Ghana on their readiness to integrate mental healthcare into primary and community care
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：数据来自加纳Oti地区的医疗卫生专业人员，涉及他们将精神卫生保健整合到初级和社区保健中的准备情况。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 18.58 KB。数据集 DOI：10.17632/ww22mnk9nk.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/ww22mnk9nk
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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数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/ww22mnk9nk
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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
