皮肤免疫相关不良事件诊断中的人口统计学差异：基于TriNetX的多中心队列研究
基于TriNetX的多中心队列研究，分析皮肤免疫相关不良事件诊断的人口统计学差异，提供表格数据。
基本信息
资源简介
皮肤免疫相关不良事件诊断中的人口统计学差异：基于TriNetX的多中心队列研究
【一句话概览】
该资料标题涉及采用TriNetX的多中心队列研究，关注皮肤免疫相关不良事件诊断中的人口学差异。原始描述为“Supplementary Materials”。共含5个文件，合计大小123.4 KB。除上述信息外，未提供其他内容（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Demographic disparities in diagnosis of cutaneous immune-related adverse events: a multicenter cohort study using TriNetX》。源站首次发布：2026-04-02。
【数据结构与技术规格】
文件数 5 个，合计 123.41 KB。数据集 DOI：10.17632/9hd5pmzcrt.2。
【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/9hd5pmzcrt
下载信息
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数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/9hd5pmzcrt
标准获取流程：
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- 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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
