创伤性臂丛神经损伤优先级设定调查数据集
创伤性臂丛神经损伤优先级设定调查的匿名原始数据，包含患者和专家提出的未解答研究问题。
基本信息
资源简介
创伤性臂丛神经损伤优先级设定调查数据集
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 63.13 KB，主题涵盖 JLA PSP、TBPI、Traumatic Brachial Plexus Injury，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Traumatic Brachial Plexus Injury Priority Setting Partnership - Anonymised results survey round 1 - gathering uncertainties - raw data -》。项目资助方：RNOH Charity。源站首次发布：2024-11-18。
【数据内容】
源站原始描述：Traumatic Brachial Plexus Injuries (TBPI) are life changing and can lead to permanent changes in function of the arm and hand. The severity of symptoms can vary greatly from person to person, and between different affected nerves and joints. Symptoms can be short-term, lasting a few months, whereas others can experience continuous and severe problems for the rest of their lives. Symptoms can include pain, numbness, stiffness, muscle weakness and reduced movement in the arm and hand. The James Li…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 63.13 KB。results - all anonymised.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，63.13 KB。数据集 DOI：10.5522/04/27169119.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：People with disability。主题标签：JLA PSP、TBPI、Traumatic Brachial Plexus Injury。
【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://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Traumatic_Brachial_Plexus_Injury_Priority_Setting_Partnership_-_Anonymised_results_survey_round_1_-_gathering_uncertainties_-_raw_data_-/27169119
使用许可：CC0（https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）。
规范引用：Brown, Hazel (2024). Traumatic Brachial Plexus Injury Priority Setting Partnership - Anonymised results survey round 1 - gathering uncertainties - raw data -. University College London. Dataset
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
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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