黑种特应性皮炎患者度普利尤单抗处方更高几率回顾性研究补充材料
基于DataDerm数据库的特应性皮炎患者度普利尤单抗处方种族差异回顾性研究补充材料，包含三个表格数据。
基本信息
资源简介
黑种特应性皮炎患者度普利尤单抗处方更高几率回顾性研究补充材料
【一句话概览】
该补充材料来自一项使用美国皮肤病学会DataDerm数据库的回顾性研究，标题提示黑人特应性皮炎患者度普利尤单抗处方几率更高。补充材料包含三张表：表I按年龄、性别、种族/族裔和保险状态展示特应性皮炎患者度普利尤单抗处方的人口学特征；表II列出向DataDerm请求的（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Higher Odds of Dupilumab Prescriptions for Black Patients with Atopic Dermatitis: Results of a Retrospective Study Using DataDerm, The Database of The American Academy of Dermatology (AAD) - Supplemental Material》。源站首次发布：2025-01-15。
【数据内容】
源站原始描述：Higher Odds of Dupilumab Prescriptions for Black Patients with Atopic Dermatitis: Results of a Retrospective Study Using DataDerm, The Database of The American Academy of Dermatology (AAD) - Supplemental Material. Supplemental Table I. Demographics of Dupilumab Prescriptions in Atopic Dermatitis Patients by Age, Sex, Race/Ethnicity, and Insurance Status. Supplemental Table II. Variables Requested from DataDerm. Supplemental Table III. DataDerm Patients Extracted and Inclusion Criteria
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 18.45 KB。数据集 DOI：10.17632/gxhxzxwyyg.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/gxhxzxwyyg
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
源站：https://data.mendeley.com/datasets/gxhxzxwyyg
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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