距离的暴政：严重受伤者医疗保健可及性和服务利用的地理差异
该论文数据集研究维多利亚州严重创伤患者出院后医疗保健可及性和服务利用的地理差异，基于文本数据和地理分析。
基本信息
资源简介
距离的暴政：严重受伤者医疗保健可及性和服务利用的地理差异
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的文本数据集，收录 1 个文件、合计 21.06 MB，主题涵盖 serious injury、road trauma、access to healthcare、healthcare utilisation、trauma systems，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），In Copyright 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The tyranny of distance: Geographic variation in access to health care and service utilisation for people with serious injury》。源站首次发布：2022-09-20。
【数据内容】
源站原始描述：In Victoria, specialised acute trauma services exist to reduce morbidity and mortality following serious injury. Acute major trauma services are located in inner metropolitan Melbourne which has the potential to create a disparity of post-discharge care for people living in outer urban and regional areas. People with serious injury have reported dissatisfaction with post-discharge follow up, lack of access to appropriate services and deficiencies in expertise amongst community-based clinicians.…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：在维多利亚州，设有专门的急性创伤服务，以降低严重损伤后的发病率和死亡率。急性重大创伤服务位于墨尔本内都市区，这可能造成居住在外围城区和区域地区的人们在出院后照护方面存在差异。严重损伤者报告称，他们对出院后随访不满意，难以获得适当的服务，且社区临床医生存在专业知识不足的问题。本论文考察地理因素对澳大利亚维多利亚州严重损伤幸存者获得出院后医疗服务及服务利用的影响。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 21.06 MB。数据集 DOI：10.26180/21161605.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Public health not elsewhere classified。主题标签：serious injury、road trauma、access to healthcare、healthcare utilisation、trauma systems、post-discharge healthcare。
【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://bridges.monash.edu/articles/thesis/The_tyranny_of_distance_Geographic_variation_in_access_to_health_care_and_service_utilisation_for_people_with_serious_injury/21161605
使用许可：In Copyright（http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/）。
规范引用：KEEVES, JEMMA LOUISE KELYNACK (2022). The tyranny of distance: Geographic variation in access to health care and service utilisation for people with serious injury. 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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数据集获取
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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- 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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