前列腺活检后并发症应对的AI电话服务满意度评估:一项随机对照试验
一项随机对照试验,包含42名前列腺活检患者接受AI或人工电话回访后的满意度、并发症管理满意度及焦虑水平数据。

基本信息
资源简介
前列腺活检后并发症应对的AI电话服务满意度评估:一项随机对照试验
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集,收录 1 个文件、合计 383.19 KB,主题涵盖 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《Coping with Complications that Occur after Prostate Biopsy for Satisfactory Evaluation of Call Service Using Artificial Intelligence: A Pilot Randomized Controlled Trial》。源站首次发布:2024-11-20。
【数据内容】
源站原始描述:Purpose: Purpose: To assess whether an artificial intelligence (AI)-based reassurance-call can inform patients about potential complica- tions and provides reassurance following a prostate biopsy. Materials and Methods: Materials and Methods: From October 2022 to December 2023, 42 patients aged 40 to 70 years undergoing their first pros- tate biopsy were recruited. The ‘Reassurance-call’ service was utilized to inform and monitor patients for complications. Participants were randomized into thre…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 383.19 KB。数据集 DOI:doi:10.7910/DVN/ALVSGP。
【主题与分类】
主题标签: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/ALVSGP
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/ALVSGP
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。




