医院员工轮班工作与生活方式及健康状况数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.fn2z34v9j

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。

数据集大小约 32.1 KB。

数据说明

该数据集包含一项在Son Llàtzer大学医院（西班牙马略卡岛）医务人员中开展的横断面研究的匿名数据。该研究旨在探讨轮班工作与睡眠质量、睡眠时型、心血管代谢参数及生活方式因素之间的关联。数据集包括社会人口学变量（年龄、性别、教育水平、婚姻状况）、职业变量（岗位类别、合同类型、轮班工作状态、暴露年限）、生活方式变量（采用IPAQ评估的体力活动、采用PREDIMED问卷评估的地中海饮食依从性、吸烟状况）、睡眠相关变量（采用PSQI评估的睡眠质量、采用MEQ评估的睡眠时型）以及临床参数（空腹血糖、血脂谱、血压、体重指数、腰围和心血管风险）。所有数据均作为常规职业健康评估和结构化问卷的一部分收集。数据集已完全匿名化，以确保参与者的机密性。提供了描述所有变量和编码方案的代码本。

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。