补充图1：2000-2017年SEER和TCR数据库中儿童蕈样肉芽肿年发病率的综合模型
该数据集整合了SEER和TCR数据库的临床流行病学数据，主要包含2000年至2017年间儿童人群中蕈样肉芽肿（一种罕见的皮肤T细胞淋巴瘤）的年发病率统计，以时间序列表格形式呈现；数据主要用于分析罕见癌症的流行病学趋势、评估疾病负担以及支持公共卫生和肿瘤学研究。
基本信息
资源简介
该数据集整合了美国SEER（监测、流行病学和最终结果）数据库与TCR（肿瘤登记中心）数据库的数据，旨在分析2000年至2017年间儿童人群中蕈样肉芽肿（一种罕见的皮肤T细胞淋巴瘤）的年发病率变化趋势。数据集包含时间序列的发病率统计，展示了儿童蕈样肉芽肿发病率在研究期间的增长情况，为研究罕见癌症的流行病学模式、评估疾病负担以及制定公共卫生干预措施提供了关键数据支持。
下载信息
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/z3v2ftfdbp
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:
数据说明
该数据集整合了美国SEER（监测、流行病学和最终结果）数据库与TCR（肿瘤登记中心）数据库的数据，旨在分析2000年至2017年间儿童人群中蕈样肉芽肿（一种罕见的皮肤T细胞淋巴瘤）的年发病率变化趋势。数据集包含时间序列的发病率统计，展示了儿童蕈样肉芽肿发病率在研究期间的增长情况，为研究罕见癌症的流行病学模式、评估疾病负担以及制定公共卫生干预措施提供了关键数据支持。
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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