Updating of specific analytical tests for patients admitted to the Periodontics, Surgery and Paediatric Dentistry Department of the Dr Rene Puig Bentz Clinic of the Universidad Nacional Pedro Henriquez Ureña (UNPHU)
该数据集包含对牙周病、外科和儿童牙科患者特定分析测试更新的问卷调查数据，涉及糖尿病、乙肝等系统性疾病检测必要性分析。
基本信息
资源简介
Updating of specific analytical tests for patients admitted to the Periodontics, Surgery and Paediatric Dentistry Department of the Dr Rene Puig Bentz Clinic of the Universidad Nacional Pedro Henriquez Ureña (UNPHU)
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的结构化表格数据集，收录 2 个文件、合计 105.41 KB，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《Updating of specific analytical tests for patients admitted to the Periodontics, Surgery and Paediatric Dentistry Department of the Dr Rene Puig Bentz Clinic of the Universidad Nacional Pedro Henriquez Ureña (UNPHU).》。源站首次发布：2025-05-12。
【数据内容】
源站原始描述：Throughout history, clinical tests have been associated with the diagnosis of patients. Over the years, updates in laboratory tests have facilitated the clinical work of health clinical work of health personnel, allowing relevance in each diagnosis. diagnosis. Early detection of systemic conditions in patients allows us to prevent possible bacterial infections possible bacterial infections causing chronic inflammation during dental and post-surgical and post-surgical treatment. At present, there…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 105.41 KB。数据集 DOI：10.17632/zgm7x647vx.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/zgm7x647vx
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://data.mendeley.com/datasets/zgm7x647vx/1
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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