基于智能医疗协作模型的远程随访对尿石症患者健康促进和临床结局的影响（补充材料）
包含CONSORT检查表和随访流程图，用于尿石症患者智能医疗协作远程随访研究的补充材料。
基本信息
资源简介
基于智能医疗协作模型的远程随访对尿石症患者健康促进和临床结局的影响（补充材料）
【数据集背景】
源站首次发布：2025-07-07。
【数据内容】
源站原始描述：The data file is based on the article "Effects of Intelligent Medical Collaboration Model Based Remote Follow Up on Health Promotion and Clinical Outcomes in Patients with Urolithias". The file includes a CONSORT checklist and an intervention group follow-up flowchart to improve the scientific validity of the research report
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据文件基于文章《基于智能医疗协作模式的远程随访对尿石症患者健康促进和临床结局的影响》。该文件包含一份 CONSORT 清单和一个干预组随访流程图，以提高研究报告的科学有效性。
【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://www.scidb.cn/detail?dataSetId=4fd07cd68cae4cc69b5f3297fd9222f7
使用许可：https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/。
下载信息
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数据集获取
源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=4fd07cd68cae4cc69b5f3297fd9222f7
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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
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- 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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