NACDG十大过敏原及相关过敏原与刺激性接触性皮炎的常见来源表

该数据集是一个结构化的医学表格数据模态,详细列出了NACDG十大过敏原、相关补充过敏原以及刺激性接触性皮炎的常见物质来源,如个人护理品、珠宝和药品等,主要用于接触性皮炎的病因研究、过敏原流行病学分析和临床鉴别诊断,以帮助医学工作者理解并管理由常见日用品引发的皮肤过敏与刺激问题。

Mendeley Data
浏览 52
接触性皮炎病因学过敏原来源分析
Table of Common Sources Associated with the Top 10 NACDG Allergens, Supplemental Allergens, and Irritant Contact Dermatitis

基本信息

大小
0.000069318 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v1

资源简介

NACDG十大过敏原及相关过敏原与刺激性接触性皮炎的常见来源表

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Table 1. Common Sources Associated with the Top 10 NACDG Allergens, Currently Relevant Supplemental (non-NACDG) Allergens, and Irritant Contact Dermatitis》。源站首次发布:2020-08-10。

【数据内容】

源站原始描述:Mendeley Supplementary Table 1. Common Sources Associated with the Top 10 NACDG Allergens, Currently Relevant Supplemental (non-NACDG) Allergens, and Irritant Contact Dermatitis Allergen Sources Personal care products were the most common source for 6 of the top 10 NACDG allergens among E-only and E+HN groups. The remaining allergens were frequently associated with jewelry, hair products, and topical antibiotics. Sources for supplemental, non-NACDG allergens were similar. Currently Relevant Irri…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 69.32 KB。数据集 DOI:10.17632/wbckkkrygp.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/wbckkkrygp

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/wbckkkrygp

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    • 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。

数据说明

该数据集是一个医学研究辅助表格,系统整理了北美接触性皮炎研究组(NACDG)十大常见过敏原、相关补充过敏原以及刺激性接触性皮炎的常见来源信息。数据内容主要包括各类过敏原和刺激物在个人护理产品、珠宝、护发产品、外用抗生素等日常用品中的分布情况,特别区分了仅涉及眼睑和涉及眼睑及头颈部的患者群体。数据来源于临床研究,主要应用于接触性皮炎的病因学分析、过敏原流行病学研究、临床诊断辅助以及患者教育,帮助识别和避免常见的致敏和刺激源。

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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