坏疽性脓皮病和Sweet综合征患者在线教育内容可读性评估数据集

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/7y9rzrvj6b

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集是一个医学研究数据集，专注于评估针对坏疽性脓皮病（Pyoderma Gangrenosum）和Sweet综合征的在线患者教育材料的可读性。数据集包含从互联网上收集的原始文本内容，并利用可读性评估工具（如Flesch-Kincaid等级、SMOG指数等）对这些材料进行了量化分析。数据来源为公开的在线患者教育网页或文档，通过系统性的网络爬取和人工筛选构建而成。该数据集主要用于医学信息学、健康传播和患者教育研究，帮助评估现有患者教育材料的易懂程度，为改进医疗信息可及性提供依据。

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))