2011年荷兰Q热疫苗接种覆盖率：基于回顾性人群心血管风险条件患病率估计

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A65fa00bf83ae56e9cb6e868a88b38fab9242b752aaf8f0dd919dfcc24f191021

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

背景：2011年，荷兰东南部开展了一项针对慢性Q热高危人群的独特Q热疫苗接种活动。全科医生转诊了具有特定心血管风险状况的患者（年龄>15岁）。这些风险状况的患病率数据缺失，阻碍了充分规划和覆盖率估算。我们旨在回顾性获取患病率，以估算Q热疫苗接种活动的覆盖率。方法：利用针对这些预设风险状况的广泛检索词，我们从荷兰一个大型纵向全科医学研究数据库（IPCI数据库）中提取了患者记录。对这些记录进行验证后，将获得的患病率（按年龄和性别分层）外推至Q热高发地区人群，从而近似得出目标患者群体的规模。覆盖率计算针对的是实际接受了接种前Q热皮肤试验筛查的人群，以及……

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。