加纳城乡转型期心血管疾病危险因素横断面研究数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.dr130

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据集大小约 489.2 KB。

数据说明

撒哈拉以南非洲的人口正从农村向日益城市化的地区转移。尽管心血管疾病负担预计会随着这一变化而增加，但很少有大型研究评估城市和农村人口中的广泛风险因素，尤其是在西非。我们开展了一项基于人群的横断面调查，共纳入3317名来自加纳的参与者（年龄≥18岁），其中2265人（57%为女性）来自一座中等城市（苏尼亚尼，人口约25万），1052人（55%为女性）来自周边村庄（人口<5000）。我们测量了经典心血管疾病风险因素（BMI、血压、空腹血糖、血脂）和纤溶标志物（PAI-1和t-PA），并评估了其分布及相关临床结局（包括肥胖、高血压和糖尿病）如何随城市居住地和性别而变化。城市居住与肥胖（OR：7.8，95% CI：5.3–11.3）、糖尿病（OR：3.6，95% CI：2.3–5.7）和高血压（OR：3.2，95% CI：2.6–4.0）强烈相关。

在定量指标中，受影响最大的是总胆固醇（+0.81个标准差，95%置信区间0.73-0.88）、低密度脂蛋白胆固醇（+0.89，95%置信区间：0.79-0.99）和组织型纤溶酶原激活物（+0.56，95%置信区间：0.48-0.63）。甘油三酯和高密度脂蛋白胆固醇在城乡环境中的状况相似，均不理想，但经体质指数调整后，农村参与者的状况显著更差。对于大多数风险因素而言，与城市居住的关联强度不因性别而异。肥胖是一个主要例外，城市女性的风险尤其高（年龄标化患病率为26%），而城市男性为7%。总体而言，城市居民的心血管风险状况明显更差，部分风险因素已达到发达国家通常所见水平。

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。