南安普顿女性调查

Southampton Women's Survey(SWS)是一项纵向队列研究,旨在评估受孕前及孕期因素对子代健康与发育的影响

University of SouthamptonUniversity of Southampton
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医学影像Child DevelopmentChild ObesityChild BehaviorNutritional and Metabolic DiseasesAsthma in ChildrenCardiovascular Risk FactorBone Loss
Southampton Women's Survey

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

南安普顿女性调查

Southampton Women's Survey(SWS)是一项纵向队列研究,旨在评估受孕前及孕期因素对子代健康与发育的影响。研究招募了12,583名未怀孕年轻女性,并对其中的3,158名女性的子代进行随访。该数据覆盖儿童发育、儿童肥胖、儿童行为、营养与代谢疾病、儿童哮喘、心血管危险因素及骨丢失等主题,包含孕期生长速度及孕前信息,可用于研究母亲胎儿生长、膳食平衡、体成分和内分泌特征对子代早期胎儿生长轨迹及其维持的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童发育、儿童肥胖、儿童行为、营养与代谢疾病、儿童哮喘、心血管危险因素、骨丢失。Southampton Women's Survey(SWS)的建立旨在评估受孕前及孕期起作用的因素对子代健康与发育的影响。研究招募了12,583名未怀孕年轻女性,并正在对其中3,158名女性的后续子代进行随访。很少有其他儿童纵向研究拥有关于产前生长速度的数据,而在高收入国家中没有任何研究拥有孕前记录的信息。SWS的目标是:(a)描述母亲自身胎儿生长以及其孕前和孕期膳食平衡、体成分和内分泌特征对以下方面的影响:(i)胎儿生长的早期轨迹;(ii)这一生长轨迹的维持

【主题与分类】

主题标签:Child Development、Child Obesity、Child Behavior、Nutritional and Metabolic Diseases、Asthma in Children、Cardiovascular Risk Factor、Bone Loss。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04715945

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数据说明

研究条件:儿童发育、儿童肥胖、儿童行为、营养与代谢性疾病、儿童哮喘、心血管风险因素、骨质流失。南安普顿妇女调查(SWS)旨在评估受孕前及孕期因素对后代健康与发育的影响。该调查招募了12,583名未怀孕的年轻女性,并对其中3,158名女性的后代进行了随访。很少有其他儿童纵向研究拥有产前生长速度的数据,而在高收入国家中,没有一个研究记录了怀孕前的信息。

SWS的目标是:(a) 描述母亲自身胎儿生长情况以及孕前和孕期膳食平衡、身体成分和内分泌特征对以下方面的影响:(i) 胎儿生长的早期轨迹;(ii) 妊娠晚期该生长轨迹的维持;(iii) 胎盘和胎儿的适应性反应;(b) 研究母体和宫内影响如何与子代基因及出生后环境相互作用,以决定:(i) 婴儿期的体重增长和线性追赶生长;(ii) 儿童期导致成年健康不良(肥胖、阻塞性气道疾病、心血管疾病、糖尿病和骨质疏松症)的生长和发育途径。1998年至2002年间,研究人员访谈了12,583名20至34岁的女性,并评估了她们的饮食、身体成分、体力活动水平、生活方式和社会环境。采集了血液、尿液和漱口液样本用于遗传学及其他分析。随后怀孕的女性在妊娠11、19和34周时接受随访,并进行胎儿超声扫描,以获得孕期胎儿生长的纵向测量数据。

1998年至2007年间,有3,158名妇女分娩了单胎活产婴儿。在出生后48小时内采集了生物样本并对婴儿进行了人体测量。在1,000名儿童的样本中,于出生后前两周内进行了双能X射线吸收测定法(DXA)检查。这些儿童在6岁、12岁、24岁时进行了随访

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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