2019年复旦大学附属中山医院构建的慢阻肺呼吸康复ICF评估系统标准规范
2019年复旦大学附属中山医院构建的慢阻肺呼吸康复ICF评估系统标准规范，涉及慢阻肺患者ICF评估应用。
基本信息
模态
文本
大小
0.000001 GB
创建/更新时间
2026-10-17
版本
V1.0
资源简介
本数据集为2019年于复旦大学附属中山医院构建的慢阻肺呼吸康复ICF评估系统的标准规范，由复旦大学附属中山医院牵头构建。项目组医生和研究生利用ICF体系对在各家医院康复中心就诊的慢阻肺患者病情进行评估，探究ICF在慢阻肺中的应用，为慢阻肺康复医学实践起到引导作用。内容涉及慢阻肺、呼吸康复、ICF评估系统及标准规范，可用于康复评估相关研究与实践参考。
下载信息
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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://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.do?id=CSTR:17970.17.A007W.202112.86.V1.0
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 1.0 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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