利用现有HIV初级卫生系统与社区卫生工作者进行非洲高血压筛查和治疗的成本效益:基于个体的建模研究数据
该数据集来自一项基于个体的建模研究,评估在非洲东部、南部、中部和西部利用现有HIV初级卫生系统及社区卫生工作者开展高血压筛查与治疗的成本效益

基本信息
资源简介
利用现有HIV初级卫生系统与社区卫生工作者进行非洲高血压筛查和治疗的成本效益:基于个体的建模研究数据
Data from: Cost-effectiveness of leveraging existing HIV primary health systems and community health workers for hypertension screening and treatment in Africa: An individual-based modelling study
该数据集来自一项基于个体的建模研究,评估在非洲东部、南部、中部和西部利用现有HIV初级卫生系统及社区卫生工作者开展高血压筛查与治疗的成本效益。研究模拟3000种情景,比较将HIV初级保健诊所扩展为慢性病护理诊所等策略与当前高血压治疗方案的差异。数据可用于高血压与心血管疾病建模、成本效益分析及全球健康政策评估(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:非洲心血管疾病(CVD)发病率和死亡率不断上升,主要归因于未诊断和未治疗的高血压。利用现有初级卫生系统的方法可能改善高血压治疗并减少CVD,但成本效益未知。我们评估了在非洲东部、南部、中部和西部开展人群水平高血压筛查及实施慢性病护理诊所的成本效益。方法与发现:我们开展了一项建模研究,在代表非洲东部、南部、中部和西部一系列环境的3000种情景中模拟高血压和CVD。我们评估了与当前高血压治疗相比的两种政策:1)将HIV初级保健诊所扩展为慢性病护理诊所,为所有人提供高血压治疗,无论其HIV状态如何(慢性病护理诊所或CCC
【主题与分类】
主题标签:Hypertension、Mathematical modeling、Global health。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.5x69p8d9b
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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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
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- OpenDataLab:
数据集大小约 76.7 MB。
数据说明
背景:非洲心血管疾病(CVD)的发病率和死亡率不断上升,主要原因是高血压未被诊断和治疗。利用现有初级卫生系统的方法可能改善高血压治疗并减少CVD,但其成本效益尚不清楚。我们评估了在非洲东部、南部、中部和西部开展人群水平高血压筛查及实施慢性病护理诊所的成本效益。方法与结果:我们开展了一项建模研究,在代表非洲东部、南部、中部和西部多种环境的3000种情景中模拟高血压和CVD。我们评估了与当前高血压治疗相比的两种策略:1)将HIV初级保健诊所扩展为慢性病护理诊所,为所有人提供高血压治疗,无论其HIV状态如何(慢性病护理诊所或CCC策略);2)CCC加由社区卫生工作者(CHW策略)对≥40岁成人进行人群水平高血压筛查。
在我们的主要分析中,我们采用了每避免一个伤残调整生命年(DALY)500美元的成本效果阈值、3%的年贴现率以及50年的时间跨度。如果某项策略导致最低的净DALY,即一种考虑了给定成本效果阈值下成本对DALY影响的DALY负担衡量指标,则该策略被认为具有成本效果。在45-64岁的成年人中,实施CCC将使人群水平的高血压控制率(血压得到控制的高血压患者比例)从平均4%(90%范围1-7%)提高到14%(6-26%);额外的CHW筛查将进一步提高控制率至44%(35-54%)。在所有成年人中,实施CCC将使缺血性心脏病(IHD)发病率降低10%(3-17%)、中风降低13%(5-23%)、心血管疾病(CVD)死亡率降低9%(3-15%)。CCC加CHW筛查将使IHD降低28%(19-36%)、中风降低36%(25-47%)、CVD死亡率降低25%(17-34%)。CHW筛查
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
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




