维多利亚州烧伤：更新与改革的案例
关于维多利亚州烧伤护理改革的论文数据集，基于管理、质量和临床数据分析需求、成本、疗效及结果，提出改革建议。
基本信息
资源简介
维多利亚州烧伤：更新与改革的案例
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 11.83 MB，主题涵盖 surgery、trauma、Burn injury、health service delivery planning，可用于统计建模、特征工程与队列分析，In Copyright 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Burns in Victoria - The case for renewal and reform》。源站首次发布：2025-08-07。
【数据内容】
源站原始描述：The central question addressed by this thesis is whether burn care in Victoria needs reform. Demand, costs, efficacy, and outcomes were identified using administrative, quality and clinical datasets. The adequacy of current burn care standards and infrastructures was examined, and compared with international service models. The evidence of this body of work indicates need for a sustainable funding model, accounting for all activity, including training, education and clinical outreach. A comprehe…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 11.83 MB。数据集 DOI：10.26180/29850239.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Surgery、Health services and systems not elsewhere classified。主题标签：surgery、trauma、Burn injury、health service delivery planning。
【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://bridges.monash.edu/articles/thesis/Burns_in_Victoria_-_The_case_for_renewal_and_reform/29850239
使用许可：In Copyright（http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/）。
规范引用：Cleland, Heather Joan (2025). Burns in Victoria - The case for renewal and reform. Monash University. Thesis
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-02-11，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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
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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