GCCR化学感觉COVID-19研究数据
该数据集聚焦COVID相关嗅觉和味觉障碍，适合嗅觉丧失症状评分、恢复状态和人群差异分析。
基本信息
资源简介
GCCR化学感觉COVID-19研究数据
【一句话概览】
一项多语言国际问卷调查评估了COVID-19前后三种独立化学感觉模态（嗅觉、味觉和化学感觉）的自我报告感知数量与质量。该研究关注COVID-19与嗅觉、味觉及化学感觉严重损伤之间的关联，涉及嗅觉缺失、嗅觉减退、嗅觉倒错、幻嗅、味觉及化学感觉等标签（来源 OSF）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《GCCR001 - More than smell - COVID-19 is associated with severe impairment of smell, taste, and chemesthesis》。源站首次发布：2020-04-18。
【数据内容】
源站原始描述：Multi-lingual, international questionnaire to assess self-reported quantity and quality of perception in three distinct chemosensory modalities (smell, taste, and chemesthesis) before and during COVID-19
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：用于评估COVID-19前后三种不同化学感觉模态（嗅觉、味觉和化学感觉）自我报告感知数量和质量的多语言国际问卷
【主题与分类】
主题标签：anosmia、chemesthesis、chemosensory、Coronavirus、Covid-19、gustatory、hyposmia、olfactory、parosmia、phantosmia。
【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://osf.io/a3vkw/
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-11-18，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取
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:
数据说明
全球化学感觉研究联盟COVID-19嗅觉和味觉变化问卷数据。
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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