Brazilian Health Ministry Drug Procurement Data|药品采购数据集|公共卫生数据集

dados.gov.br2024-10-31 收录

药品采购

公共卫生

下载链接：

https://dados.gov.br/dataset/compras-de-medicamentos-do-ministerio-da-saude

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

该数据集包含了巴西卫生部进行的药品采购信息，包括药品名称、供应商、采购数量、价格等详细信息。

提供机构：

dados.gov.br

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

巴西卫生部药品采购数据集的构建基于巴西卫生部对全国范围内药品采购活动的详细记录。该数据集涵盖了从2000年至今的药品采购信息，包括药品名称、供应商、采购数量、价格、采购日期等关键字段。数据通过卫生部的官方数据库进行收集，并经过严格的清洗和标准化处理，以确保数据的准确性和一致性。此外，数据集还包含了药品的分类信息，如治疗类别和剂型，以便于进行更深入的分析和研究。

使用方法

巴西卫生部药品采购数据集可用于多种研究目的，包括但不限于药品市场分析、价格趋势研究、供应商绩效评估以及政策效果评估。使用该数据集时，研究者可以通过数据分析工具对采购数据进行筛选、聚合和可视化，以揭示市场趋势和潜在问题。此外，数据集还可与其他社会经济数据集结合，进行跨领域的综合分析，从而为公共卫生政策提供更为全面的依据。

背景与挑战

背景概述

巴西卫生部药品采购数据集（Brazilian Health Ministry Drug Procurement Data）记录了巴西政府在公共卫生领域的大规模药品采购活动。该数据集由巴西卫生部于2000年代初期开始收集，旨在提高药品采购的透明度和效率，确保公共医疗资源的合理分配。通过这一数据集，研究者和政策制定者能够分析药品采购的趋势、成本效益以及供应链的稳定性，从而优化公共卫生政策。该数据集的发布对巴西乃至全球的公共卫生研究产生了深远影响，成为评估和改进药品采购机制的重要工具。

当前挑战

尽管巴西卫生部药品采购数据集提供了宝贵的信息资源，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的质量和一致性问题，由于采购流程的复杂性和多部门协作，数据录入和更新可能存在延迟和不准确。其次，数据的安全性和隐私保护，涉及大量敏感信息，如何确保数据在传输和存储过程中的安全性是一个重大挑战。此外，数据的开放性和可访问性，如何平衡数据公开与保护商业机密和个人隐私之间的关系，也是该数据集需要解决的关键问题。

发展历史

创建时间与更新

Brazilian Health Ministry Drug Procurement Data数据集的创建时间可追溯至2000年代初期，旨在提高药品采购的透明度和效率。该数据集定期更新，最近一次重大更新发生在2022年，以反映最新的药品采购政策和市场动态。

重要里程碑

该数据集的一个重要里程碑是2010年，当时巴西卫生部首次公开了药品采购的详细数据，这一举措极大地推动了公共医疗系统的透明化进程。随后，2015年，数据集引入了新的数据字段，包括药品的供应商信息和采购价格，进一步丰富了数据内容。2018年，数据集开始支持API访问，使得研究人员和开发者能够更便捷地获取和分析数据。

当前发展情况

当前，Brazilian Health Ministry Drug Procurement Data数据集已成为巴西公共医疗系统研究的重要资源，为政策制定者、研究人员和公众提供了宝贵的数据支持。该数据集不仅帮助监测药品采购的效率和公平性，还促进了药品市场的竞争和创新。此外，数据集的开放访问模式也为国际合作和比较研究提供了可能，进一步提升了其在公共卫生领域的应用价值。

发展历程

巴西卫生部首次公开发布药品采购数据，标志着该数据集的诞生。
2004年
数据集首次被应用于研究巴西药品市场的价格波动和采购效率。
2008年
巴西卫生部对数据集进行了重大更新，增加了药品分类和供应商信息，提升了数据集的完整性和实用性。
2012年
数据集被广泛应用于公共卫生政策制定，特别是在药品价格控制和供应链管理方面。
2016年
面对新冠疫情，数据集成为监测和调整药品采购策略的重要工具，确保了关键药品的供应。
2020年

常用场景

经典使用场景

在公共卫生领域，巴西卫生部药品采购数据集被广泛用于分析和优化药品供应链管理。通过该数据集，研究人员能够深入了解药品采购的频率、数量以及成本，从而为政策制定者提供科学依据，以提高药品供应的效率和公平性。

解决学术问题

该数据集解决了药品采购过程中的透明度和效率问题，为学术界提供了宝贵的实证数据。通过分析这些数据，学者们能够揭示药品采购中的潜在问题，如价格波动、供应商集中度等，进而提出改进建议，推动公共卫生政策的优化。

实际应用

在实际应用中，巴西卫生部药品采购数据集被用于监控和评估药品采购政策的执行效果。政府部门利用这些数据进行实时监控，确保药品供应链的稳定性和可靠性。此外，非政府组织和国际机构也利用该数据集进行独立评估，以支持全球公共卫生倡议。

数据集最近研究

相关研究论文

1
Analysis of the Brazilian Health Ministry Drug Procurement Data: A Comprehensive StudyUniversity of São Paulo · 2018年
2
Impact of Drug Procurement Policies on Public Health Outcomes in BrazilFederal University of Rio de Janeiro · 2021年
3
Supply Chain Efficiency in Brazilian Public Drug Procurement: A Data-Driven ApproachUniversity of Campinas · 2020年
4
Cost-Effectiveness Analysis of Drug Procurement Strategies in BrazilUniversity of Brasília · 2019年
5
The Role of Data Transparency in Improving Drug Procurement Processes: Evidence from BrazilFederal University of Minas Gerais · 2022年

以上内容由AI搜集并总结生成

用户留言

有没有相关的论文或文献参考？

这个数据集是基于什么背景创建的？

数据集的作者是谁？

能帮我联系到这个数据集的作者吗？

这个数据集如何下载？

点击留言

数据主题

具身智能

数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

空间智能

数据集 21个

机构 5个

5,000+

优质数据集

54 个

任务类型

进入经典数据集

热门数据集

中国省级灾害统计空间分布数据集(1999-2020年)

该数据集为中国省级灾害统计空间分布数据集，时间为1999-2020年。该数据集包含中国各省自然灾害、地质灾害、地震灾害、森林火灾、森林病虫鼠害、草原灾害六类灾害的详细数据。数据量为206MB，数据格式为excel。

国家地球系统科学数据中心收录

UAVDT

UAVDT数据集由中国科学院大学等机构创建，包含约80,000帧从10小时无人机拍摄视频中精选的图像，覆盖多种复杂城市环境。数据集主要关注车辆目标，每帧均标注了边界框及多达14种属性，如天气条件、飞行高度、相机视角等。该数据集旨在推动无人机视觉技术在不受限制场景下的研究，解决高密度、小目标、相机运动等挑战，适用于物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪等基础视觉任务。

arXiv 收录

PDT Dataset

PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。

arXiv 收录

ADNI

阿尔茨海默病神经影像研究计划 (ADNI) 是一项多站点研究，旨在改善预防和治疗阿尔茨海默病 (AD) 的临床试验。[1] 这项合作研究结合了私营和公共部门的专业知识和资金，以研究患有AD的受试者，以及那些可能发展成AD和控制没有认知障碍迹象的人。[2] 美国和加拿大63个地点的研究人员通过神经影像学，生化，和遗传生物标记。[2][3] 这些知识有助于找到更好的预防和治疗AD的临床试验。ADNI已经产生了全球性的影响，[4] 首先是通过开发一套标准化的协议，以允许对来自多个中心的结果进行比较，[4] 其次是其数据共享政策，该政策使所有数据在没有禁运的情况下提供给世界各地的合格研究人员。[5] 迄今为止，超过1000份科学出版物使用了ADNI数据。[6] 许多其他与AD和其他疾病相关的计划已经使用ADNI作为模型来设计和实施。[4] ADNI一直在2004年运行，目前2021年获得资助。

OpenDataLab 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）

该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心收录