儿科气道患者术后管理沟通清单
儿科气道术后管理电子沟通清单数据集，用于减少诊疗交接差错。
基本信息
资源简介
儿科气道患者术后管理沟通清单
【一句话概览】
该资源题为《儿科气道患者术后管理沟通清单》，包含2个文件，合计534.6 KB，标签涉及儿科、术后护理、沟通及医学、健康与生命科学。其描述指出，患者质量与安全文献中较少涉及协调儿科外科与内科亚专业间有效照护转移；在设计并实施一种简单的电子化照护转移清单和方案后，术后儿科气道信息转移与沟通错误显著减少（来源 Dataverse）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Communication Checklist for Postoperative Management of Pediatric Airway Patients》。源站首次发布：2022-08-19。
【数据内容】
源站原始描述：There has been very little written in the quality and safety patient literature about coordinating the effective transfer of care between the pediatric surgical and medical subspecialty realms. After the design and implementation of a simple, electronically based transfer-of-care checklist and protocol, the number of postsurgical pediatric airway information transfer and communication errors decreased significantly
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：在有关患者质量与安全的文献中，关于协调儿科外科与内科亚专科领域之间有效医疗交接的论述极少。在设计并实施了一个简单的、基于电子化的医疗交接清单和方案后，术后儿科气道信息传递与沟通错误的数量显著减少。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 534.60 KB。数据集 DOI：doi:10.5683/SP3/JBMKLZ。
【主题与分类】
主题标签：Pediatric、Postoperative Care、Communication、Medicine, Health and Life Sciences。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://borealisdata.ca/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.5683/SP3/JBMKLZ
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://borealisdata.ca/citation?persistentId=doi:10.5683/SP3/JBMKLZ
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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