转诊中心职业性手部和腕部损伤流行病学描述性研究数据
哥伦比亚转诊中心职业性手部和腕部损伤流行病学描述性研究数据，包含医疗记录中的社会人口学、临床和职业变量。
基本信息
资源简介
转诊中心职业性手部和腕部损伤流行病学描述性研究数据
【一句话概览】
本数据集是 DataONE 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 occupational、finger injuries、hand injuries、occupational health、wrist injuries，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《Replication Data for: Epidemiology of work-related hand and wrist injuries in a referral center: A descriptive study》。
【数据内容】
源站原始描述：Objective: To describe the distribution of occupational hand or wrist injuries (OHWIs) in workers seen at the emergency room of a referral hospital in the department of Cundinamarca, Colombia. Methodology: Retrospective descriptive research using data in medical records of workers who experienced OHWIs and were seen at a second-level hospital in Ubaté, Cundinamarca, between June 1, 2020, and May 29, 2021. The overall frequency of OHWIs, as well as their distribution by sociodemographic, clinical…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：目的：描述哥伦比亚Cundinamarca省一家转诊医院急诊科就诊工人中职业性手或腕损伤（OHWIs）的分布。方法：采用回顾性描述性研究，使用2020年6月1日至2021年5月29日期间在Cundinamarca省Ubaté一家二级医院就诊并发生OHWIs的工人病历数据。描述了OHWIs的总体频率，以及其按社会人口学、临床和职业变量的分布。此外，通过对应分析（CA）分析了性别、受伤解剖区域（手指、手、腕）与工作类型之间的关联模式。
【主题与分类】
主题标签：occupational、finger injuries、hand injuries、occupational health、wrist injuries、Medicine, Health and Life Sciences、epidemiology、accidents。
【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://search.dataone.org/view/sha256:a68516ec45179925ecc3736163e95fc47faa7d43901fba600662d96a3ca170bc
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。
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
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:
数据集大小约 2.0 KB。
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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