太阳能供氧：与标准氧气瓶供氧的非劣效性开放标签比较
随机对照试验数据集，评估太阳能供氧对低氧血症儿童的非劣效性，包含结构化临床数据。
基本信息
资源简介
太阳能供氧：与标准氧气瓶供氧的非劣效性开放标签比较
【一句话概览】
本数据集是 DataONE 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 hypoxemia、pneumonia、global health、pediatrics、randomized controlled trial，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Solar Powered Oxygen Delivery: An Open-label Non-inferiority Comparison to Standard Oxygen Delivery Using Oxygen Cylinders》。
【数据内容】
源站原始描述：This is a randomized controlled trial to test the hypothesis that solar-powered oxygen delivery is noninferior to standard methods (oxygen from cylinders) for the supportive care of children with hypoxemia and respiratory distress. Demonstrating the utility of this technological innovation will represent an important step toward scale-up and implementation of reliable oxygen delivery in remote and resource-limited hospitals
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：这是一项随机对照试验，旨在检验以下假设：对于低氧血症和呼吸窘迫患儿的支持性治疗，太阳能供氧不劣于标准方法（氧气瓶供氧）。证明这项技术创新的实用性，将是朝着在偏远和资源有限的医院中扩大规模并实施可靠供氧迈出的重要一步。
【主题与分类】
主题标签：hypoxemia、pneumonia、global health、pediatrics、randomized controlled trial、oxygen、Medicine, Health and Life Sciences、remote hospitals、oxygen inhalation therapy、solar energy。
【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.dataone.org/view/sha256:2ad3ee1d76d44a37086b9b9de75e4d90f6ffca79164993512d345374ac0b626c
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。
免登录有偿下载
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:
数据集大小约 6.0 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))
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
