慢性阻塞性肺疾病患者对可重复使用Respimat软雾吸入器满意度和偏好的真实世界非干预性研究
COPD患者对可重复使用Respimat软雾吸入器满意度和偏好的真实世界非干预性研究数据。
基本信息
资源简介
慢性阻塞性肺疾病患者对可重复使用Respimat软雾吸入器满意度和偏好的真实世界非干预性研究
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A Real-world Non-interventional Study to Assess Patient Satisfaction With and Preference for Re-usable Respimat Soft Mist Inhaler in Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease.》。源站首次发布：2021。
【数据内容】
源站原始描述：The study is to assess patient satisfaction with the inhaler attributes of the re-usable Respimat SMI (Spiriva, Striverdi or Spiolto) in patients with COPD, including patients who are Respimat SMI-experienced and Respimat SMI-naïve. This study also aims to examine patient preference for the re-usable Respimat SMI compared to the disposable Respimat SMI in Respimat SMI-experienced patients switching from a disposable to a re-usable Respimat SMI product at study entry
【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://search.vivli.org/doiLanding/studies/00007421/isLanding
使用许可：Study data may be accessed by completing a request form at https://vivli.org. It will then be reviewed according to the data contributor’s governance policy, see https://vivli.org/members/ourmembers/ for Vivli member’s review process. If approved, use of the data is governed by the data use agreemen。
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
源站：https://search.vivli.org/doiLanding/studies/00007421/isLanding
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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