国家健康状况:巴巴多斯非传染性疾病危险因素全国调查(2012-13)

该数据集来自巴巴多斯卫生部Health of the Nation(HotN)调查,为一项综合性横断面调查,覆盖1234名25岁及以上参与者(应答率55%),收集人口学、行为危险因素、病史、治疗地点及费用等信息

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表格epidemiologyrisk factor surveyBarbadosCaribbeanWest Indiesnon-communicable disease
Health of the Nation. National NCD risk factor survey, Barbados (2012-13)

基本信息

模态
表格
大小
0.007806028 GB
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-11-02
版本
4.1

资源简介

国家健康状况:巴巴多斯非传染性疾病危险因素全国调查(2012-13)

Health of the Nation. National NCD risk factor survey, Barbados (2012-13)

该数据集来自巴巴多斯卫生部Health of the Nation(HotN)调查,为一项综合性横断面调查,覆盖1234名25岁及以上参与者(应答率55%),收集人口学、行为危险因素、病史、治疗地点及费用等信息。数据可用于了解生活方式相关非传染性疾病危险因素的患病率及社会决定因素,识别未来干预的潜在目标,以改善巴巴多斯人群非传染性疾病的预防与控制(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):执行摘要 加勒比地区正经历越来越多的非传染性疾病(NCD)导致的疾病和死亡。区域领导人承诺通过加强监测和干预、在我们各国实施医疗政策和规划来抗击这一流行病。在巴巴多斯,卫生部(MoH)的举措之一是“国家健康状况”(HotN)调查,旨在提供有关生活方式相关非传染性疾病危险因素的患病率和社会决定因素的信息。这将有助于确定未来干预的潜在目标,以改善巴巴多斯人群这些疾病的预防和控制。在这项综合性横断面调查中,收集了1234名至少25岁参与者(应答率:55%)的人口学、行为危险因素、病史、治疗地点和费用数据

【主题与分类】

主题标签:epidemiology、risk factor survey、Barbados、Caribbean、West Indies、non-communicable disease。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13863822

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 7.8 MB。

数据说明

执行摘要 加勒比地区因非传染性疾病(NCD)导致的疾病和死亡水平日益上升。区域领导人承诺通过加强监测和干预、在各国实施医疗保健政策和规划来抗击这一流行病。在巴巴多斯,卫生部(MoH)的举措之一是“国家健康状况”(HotN)调查,旨在提供有关生活方式相关非传染性疾病风险因素的患病率和社会决定因素的信息。这将有助于确定未来干预措施的潜在目标,以改善巴巴多斯人群中这些疾病的预防和控制。在这项全面的横断面调查中,收集了1234名年龄至少25岁的参与者的数据(应答率:55%),涵盖人口统计学特征、行为风险因素、病史、治疗地点及产生的费用、血压和人体测量学指标以及生化指标。

该调查样本中年轻成年人(尤其是男性)代表性不足,而老年人(尤其是女性)代表性过高,因此采用了加权方案,使样本的年龄和性别分布与2010年巴巴多斯人口普查数据相平衡。各危险因素的患病率分别按总体、分性别以及按三个宽泛年龄组分层进行估算。主要研究结果显示,巴巴多斯成年人因生物和行为危险因素的高患病率而面临非传染性疾病的高风险。最令人担忧的是,我们人群中每三名成年人中就有两人(以及四分之三的女性)超重和/或肥胖。此外,巴巴多斯每三名成年人中就有超过一人(45岁及以上人群中每两人中就有超过一人)患有高血压,每五人中有一人患有糖尿病(65岁及以上人群中几乎每两人中就有一人)。在已知患有高血压或糖尿病并正在接受治疗的人群中,至少有三分之一的人病情控制不理想。每日使用烟草的男性报告比例为十分之一,女性为五十分之一。H

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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