支持阴道痉挛患者的健康专业人士观点：定性访谈数据
23名澳大利亚健康专业人士关于支持阴道痉挛患者的定性访谈转录文本。
基本信息
资源简介
支持阴道痉挛患者的健康专业人士观点：定性访谈数据
【一句话概览】
本数据集是 Research Data Australia 公开的文本数据集，主题涵盖 Sexual health、reproductive health、painful sex、health assessments、Public health not elsewhere classified，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Health professionals'' perspectives to support people with vaginismus: Qualitative interview data》。源站首次发布：2025-08-18。
【数据内容】
源站原始描述：Between 2023–2024, semi-structured interviews were conducted via Zoom videoconferencing software with 23 health professionals across Australia. These health professionals worked in general practice, pelvic floor physiotherapy, uro/gynecology, mental health, nursing and clinical education. Health professionals discussed how they supported and assessed women with vaginismus, and considered diverse patients'' experiences. Such diversity included people with vaginismus who came from varied ethnic, cu…
【主题与分类】
主题标签：Sexual health、reproductive health、painful sex、health assessments、Public health not elsewhere classified、Public health、HEALTH SCIENCES、Health services and systems、PSYCHOLOGY、Health psychology。
【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://researchdata.edu.au/health-professionals-perspectives-interview-data/3752665
规范引用：Pithavadian, R. (2025, June 16–19). Healthcare professionals’ perspectives on supporting people diagnosed with vaginismus [oral presentation]. 27th Congress of the World Association for Sexual Health, Brisbane, Australia
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://researchdata.edu.au/health-professionals-perspectives-interview-data/3752665
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。
