ASPIRE COVID-19工作包5：临床和组织数据元数据，2018-2021
ASPIRE COVID-19项目工作包5整理的2018-2021年英格兰七家NHS信托妇产科临床和组织数据元数据。
基本信息
资源简介
ASPIRE COVID-19工作包5：临床和组织数据元数据，2018-2021
【一句话概览】
本数据集是 LSHTM Data Compass 公开的文本数据集，收录 4 个文件、合计 122.06 KB，主题涵盖 MIDWIVES、MATERNITY CARE、MATERNITY PATIENTS、HEALTH、WELL-BEING (HEALTH)，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），CC BY 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ASPIRE COVID-19 Work Package 5: Metadata for Clinical and Organisational Data, 2018-2021》。
【数据内容】
源站原始描述：The submission is a collection of metadata for clinical and organisational data. Analysis was undertaken by the members of Work Package 5 (WP5), of the ASPIRE COVID-19 project, funded by the Economic and Social Research Council (ESRC), as part of UK Research and Innovation’s rapid response to COVID-19 [grant number ES/V004581/1]. Full details of the main study are available via Related Resources. This record contains metadata for monthly maternity clinical data from seven NHS trusts in England f…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本次提交内容是临床数据和组织数据的元数据集合。分析由ASPIRE COVID-19项目第5工作包（WP5）成员开展，该项目由经济与社会研究理事会（ESRC）资助，属于英国研究与创新署（UK Research and Innovation）COVID-19快速响应的一部分[资助编号 ES/V004581/1]。主要研究的完整详情可通过“相关资源”获取。本记录包含2018年1月至2021年9月期间英格兰七家NHS信托机构的月度
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 122.06 KB。ReadMe_File_WP5_Metadata_Clinical_and_Organisational_Data.txt：text/plain，1.20 KB。Dataset_Description_ASPIRE_COVID-19_WP5_Clinical_and_Organisational_Metadata.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，26.27 KB。Organisational_data_metadata_variables_all_trusts.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，15.21 KB。
【主题与分类】
主题标签：MIDWIVES、MATERNITY CARE、MATERNITY PATIENTS、HEALTH、WELL-BEING (HEALTH)。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://reshare.ukdataservice.ac.uk/id/eprint/856109/
使用许可：CC BY。
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。
暂未开放有偿下载
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：http://reshare.ukdataservice.ac.uk/id/eprint/856109
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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