低收入和中等收入国家抗癫痫药物治疗监测系统综述的复制数据
包含低收入和中等收入国家抗癫痫药物治疗监测系统综述的PRISMA检查表和流程图的复制数据。
基本信息
资源简介
低收入和中等收入国家抗癫痫药物治疗监测系统综述的复制数据
【一句话概览】
本数据集为“中低收入国家抗癫痫药物治疗监测：系统评价”的复制数据，包含2021年提交至Wellcome Open Research的系统评价论文的完整PRISMA清单和PRISMA流程图。清单可引导读者定位各条目对应的章节或小节；流程图可引导读者了解综述所纳入研究的识别与选择过程。相关标签涉及资源有限地区、中低收入国家、治疗药物监测（TDM）、抗癫痫药物（ASM）等（来源 DataONE）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Replication Data for: Therapeutic monitoring of anti-seizure medications in low- and middle-income countries: a systematic review》。
【数据内容】
源站原始描述：A complete PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analyses) checklist for the systematic review paper submitted to Wellcome Open Research in 2021. This checklist will guide readers of the systematic review to the section or sub-section under which each item is addressed. A complete PRISMA flow chart for the systematic review paper submitted to Wellcome Open Research. The flow chart will guide readers on the identification and selection of studies included in the review
【主题与分类】
主题标签：resource-limited settings、low- and middle-income countries、TDM、anti-seizure medication、Therapeutic drug monitoring、Medicine, Health and Life Sciences、LMICs、ASM。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256:3ea15a2ca92e0e0112e2c4037de4d82444611d8acadd7924728c7f29dd83ebc4
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。
免登录有偿下载
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
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 3.0 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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