帕金森病患者常规护理中的客观测量改善结果
基于加速度计客观测量和靶向治疗，评估帕金森病患者运动功能改善效果的临床数据集。
基本信息
资源简介
帕金森病患者常规护理中的客观测量改善结果
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Objective measurement in routine care of people with Parkinson’s disease improves outcomes》。
【数据内容】
源站原始描述：It is common in medicine to titrate therapy according to target ranges of objectively measured parameters. Objective measurement of motor function is available for Parkinson’s Disease (PD), making it possible to optimise therapy and clinical outcomes. In this study, an accelerometry-based measurement and predefined target ranges were used to assess motor function in a Northern Tasmania PD cohort managed by a Movement Disorder clinic. Approximately 40% (n=103) of the total PD population participa…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：doi:10.5061/dryad.2ngf1vhj6。
【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://doi.org/10.5061/dryad.2ngf1vhj6
使用许可：https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.2ngf1vhj6
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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