肺康复计划名义群体技术咨询数据集
该数据集来自一项针对COPD患者肺康复计划的名义群体技术（NGT）咨询研究，包含7个CSV文件，分别记录患者、重要他人及专业人员对肺康复计划积极方面与挑战方面的评分数据
基本信息
资源简介
肺康复计划名义群体技术咨询数据集
Nominal Group Technique consultation of a Pulmonary Rehabilitation Programme Data Set
该数据集来自一项针对COPD患者肺康复计划的名义群体技术（NGT）咨询研究，包含7个CSV文件，分别记录患者、重要他人及专业人员对肺康复计划积极方面与挑战方面的评分数据。每个参与者的观点按中位数和四分位距（IQR）排序，反映重要性等级。数据可用于分析不同利益相关群体对肺康复计划的看法差异，支持以患者为中心的康复服务改进与定性定量混合研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Nominal Group Technique consultation of a Pulmonary Rehabilitation Programme》发表于 F1000Research（2014），DOI：10.12688/f1000research.3-42.v1。源站首次发布：2014-02-14。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：数据集1：与患者进行的NGT活动——积极方面。针对COPD患者的肺康复计划积极方面的最终共识列表。数据展示了每位患者参与者的结果，生成的方面根据计算的中位数和四分位距（IQR）分数按重要性排序。数据集2：与患者进行的NGT活动——挑战方面。针对COPD患者的肺康复计划挑战方面的最终共识列表。数据展示了每位患者参与者的结果，生成的方面根据计算的中位数和四分位距（IQR）分数按重要性排序。数据集3：与重要他人进行的NGT活动——积极方面。针对COPD患者的肺康复计划积极方面的最终共识列表。数据展示了每位重要他人的结果，生成的方面根据计算的中位数和四分位距（IQR）分数按重要性排序。
【数据结构与技术规格】
文件数 7 个，合计 7.28 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.928540.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Epidemiology not elsewhere classified。主题标签：Chronic Obstructive Pulmonary Disease、patients、professionals、Pulmonary Rehabilitation Programme、Nominal Group Technique、Diseases。本站分类：呼吸系统疾病/其他。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Epidemiology not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://f1000.figshare.com/articles/dataset/Nominal_Group_Technique_consultation_of_a_Pulmonary_Rehabilitation_Programme_Data_Set/928540
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Hutchings, Hayley; L Rapport, Frances; Wright, Sarah; A Doel, Marcus; Clement, Clare; E Lewis, Keir (2014). Nominal Group Technique consultation of a Pulmonary Rehabilitation Programme Data Set. f1000research.com. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-31，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
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.928540.v1
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 7.3 KB。
数据说明
数据集1：与患者开展的NGT活动——积极方面 最终商定的COPD患者肺康复计划的积极方面清单。数据按每位患者参与者展示，所生成的方面根据计算出的中位数和四分位距（IQR）评分按重要性排序。数据集2：与患者开展的NGT活动——挑战性方面 最终商定的COPD患者肺康复计划的挑战性方面清单。数据按每位患者参与者展示，所生成的方面根据计算出的中位数和四分位距（IQR）评分按重要性排序。数据集3：与重要他人开展的NGT活动——积极方面 最终商定的COPD患者肺康复计划的积极方面清单。数据按每位重要他人（Sig oth）参与者展示，所生成的方面根据计算出的中位数和四分位距（IQR）评分按重要性排序。
数据集4：与重要他人开展的NGT活动——挑战性方面 针对COPD患者肺康复计划的挑战性方面的最终商定清单。数据按每位重要他人（Sig oth）参与者分别展示，所生成的方面根据其计算出的中位数和四分位距（IQR）得分按重要性顺序排列。数据集5：与专业人员开展的NGT活动——积极方面 针对COPD患者肺康复计划的积极方面的最终商定清单。数据按每位专业人员（Prof）参与者分别展示，所生成的方面根据其计算出的中位数和四分位距（IQR）得分按重要性顺序排列。数据集6：与专业人员开展的NGT活动——挑战性方面 针对COPD患者肺康复计划的挑战性方面的最终商定清单。数据按
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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