OraRad研究方案、操作手册和病例报告表
提供OraRad研究的最终版方案、操作手册和病例报告表，用于口腔放射学临床研究的数据分析。
基本信息
资源简介
OraRad研究方案、操作手册和病例报告表
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 4 个文件、合计 10.69 MB，主题涵盖 head and neck cancer、radiation therapy、tooth loss、risk factors、Medicine, Health and Life Sciences，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Protocol, Manual of Procedures (MOP), and Case Report Forms (CRFs) for the OraRad Study》。源站首次发布：2024-07-31。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset includes the final versions of the OraRad Study''s protocol, Manual of Procedures (MOP) and case report forms (CRFs). The MOP gives detailed descriptions of study procedures including procedures for completing the CRFs. This Dataverse includes Datasets containing the data used for analyses in individual OraRad publications, with a data dictionary ("Documentation") for each such dataset. These data dictionaries refer to these CRFs by form number, which appears on every page of every C…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本数据集包括 OraRad 研究方案、操作程序手册（MOP）和病例报告表（CRFs）的最终版本。MOP 详细描述了研究程序，包括填写 CRFs 的程序。本 Dataverse 包含的数据集收录了用于各篇 OraRad 出版物中分析的数据，并为每个此类数据集提供了数据字典（“Documentation”）。这些数据字典通过表格编号（该编号出现在每份 CRF 的每一页上）以及特定 CRF 上的条目编号来引用这些 CRFs。对这些文件的访问受到限制——请点击本文右侧蓝色的“ACCESS DATASET”按钮申请访问。
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 10.69 MB。数据集 DOI：doi:10.7910/DVN/C0OFXF。
【主题与分类】
主题标签：head and neck cancer、radiation therapy、tooth loss、risk factors、Medicine, Health and Life Sciences。
【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://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/C0OFXF
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/C0OFXF
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))
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
