Supplementary Table S1
脂肪水肿治疗策略系统综述的补充表格，按干预分类列出纳入文献，用于证据汇总。
基本信息
资源简介
Supplementary Table S1
【一句话概览】
本文件为补充表S1，来自范围综述《脂肪水肿的治疗策略：关于脂肪抽吸、压力治疗、减重手术和药物治疗的范围综述》。该表按干预措施列出该范围综述纳入的所有文章。文件共1个，合计大小17.7 KB（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-04-03。
【数据内容】
源站原始描述：Table from the scoping review “Treatment Strategies for Lipedema: A Scoping Review on liposuction, compression therapy, bariatric surgery and pharmacological treatment” listing all articles included in the scoping review organized according to intervention
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 17.70 KB。数据集 DOI：10.17632/yhprfkdxmz.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/yhprfkdxmz
下载信息
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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。
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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/yhprfkdxmz
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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