English Longitudinal Study of Ageing：第0-10波，1998-2023
English Longitudinal Study of Ageing（ELSA）是一项针对老年人老龄化与生活质量的纵向调查，探讨随着人们规划、进入和度过退休生活，健康与功能、社会网络与参与以及经济地位之间的动态关系
基本信息
资源简介
English Longitudinal Study of Ageing：第0-10波，1998-2023
English Longitudinal Study of Ageing: Waves 0-10, 1998-2023（ELSA）是一项针对老年人老龄化与生活质量的纵向调查，关注人们在规划退休、进入退休以及退休之后的生活过程中，健康与功能、社会网络与社会参与、经济地位之间的动态关系。该数据集收录了1998年至2023年间的第0至第10波数据，由Banks, J.、Batty, G. David、Breedvelt, J.、Coughlin, K.、Crawford, R.、Marmot, M.、Nazroo, J.、Oldfield, Z.、Steel, N.、Steptoe, A.、Wood等研究者共同参与，并涉及Institute For Fiscal Studies (IFS)机构，由UK Data Service发布，发布时间为2024年。该数据集在本站被归类于循环系统疾病 / 心力衰竭方向，来源站为doi.org。
【数据集背景】
ELSA全称为English Longitudinal Study of Ageing，即英国老龄化纵向研究。它是一项关于老龄化与生活质量的纵向调查，核心关注点是老年人群。该研究旨在探索随着人们规划退休、进入退休和度过退休生活，健康与功能、社会网络与参与以及经济地位之间的动态关系。根据源站描述，ELSA的主要目标包括：构建可访问且文档完善的波次面板数据；以便捷、及时的方式向科学与政策研究界提供这些数据；在50岁及以上的英国代表性样本中描述健康轨迹、残疾状况和健康预期寿命；考察经济地位与健康之间的关系；研究老年阶段经济地位的决定因素；描述退休的时间节点以及退休后的劳动力市场活动；以及理解其他相关议题（源站描述在此处未完整给出）。
【数据内容】
该数据集覆盖第0波至第10波，时间跨度为1998年至2023年。作为一项纵向调查，其数据以波次形式组织，属于面板数据。研究内容围绕老龄化与生活质量展开，涉及健康与功能、社会网络与参与、经济地位等多个维度，并关注这些维度在退休规划、退休过渡和退休后阶段中的动态变化。数据集在本站被归类为循环系统疾病 / 心力衰竭相关方向。源站未提供更细粒度的变量清单或具体测量指标。
【采集与来源】
该数据集来源于doi.org，由UK Data Service发布，发布时间为2024年。参与该数据集相关工作的作者包括Banks, J.、Batty, G. David、Breedvelt, J.、Coughlin, K.、Crawford, R.、Marmot, M.、Nazroo, J.、Oldfield, Z.、Steel, N.、Steptoe, A.、Wood等，并涉及Institute For Fiscal Studies (IFS)。其调查对象为50岁及以上的英国代表性样本。源站未提供具体的抽样方法、调查执行方式或数据采集流程的进一步细节。
【适用场景】
根据源站描述，ELSA的目标之一是向科学与政策研究界提供便捷、及时的数据，因此该数据集适用于老龄化、健康与功能、社会网络与参与、经济地位、退休时间与退休后劳动力市场活动等主题的科学研究与政策分析。它可用于描述50岁及以上英国人群的健康轨迹、残疾状况和健康预期寿命，考察经济地位与健康之间的关系，研究老年阶段经济地位的决定因素，以及理解退休规划、退休过渡和退休后生活的动态关系。源站未提供更具体的适用场景说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、文件格式、访问条件或分析工具等信息。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评估或使用限制的说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式或许可条款信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5255/ukda-sn-5050-27
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
英国老龄化纵向研究（ELSA）是一项针对老年人老龄化及生活质量的纵向调查，旨在探索人们在规划退休、步入退休及退休后阶段中，健康与功能、社交网络与参与度以及经济状况之间的动态关系。
ELSA的主要目标是：</p>
<ul>
<li>构建可访问且记录详尽的追踪调查数据；</li>
<li>以便捷及时的方式向科学和政策研究界提供这些数据；</li>
<li>描述50岁及以上英格兰代表性人群的健康轨迹、残疾状况和健康预期寿命；</li>
<li>考察经济状况与健康之间的关系；</li>
<li>研究老年阶段经济状况的决定因素；</li>
<li>描述退休时间及退休后的劳动力市场活动；以及</li>
<li>理解社会支持、家庭结构与资产转移之间的关系。</li>
</ul>
<p>更多信息可在<a title=“ELSA project” href=“https://www.elsa-project.ac.uk/”>
ELSA项目</a>网站或<a title=“ELSA” href=“https://natcen.ac.uk/participant-contents/elsa-50-health-and-life”>Natcen Social Research: ELSA</a>网页上找到。</p>
<p><strong>利用ELSA进行健康状况研究——2021年6月</strong></p>
<p>ELSA数据团队发现了一些与历史数据测量相关的问题
如果您打算对以下健康状况进行任何分析，请通过elsadata@natcen.ac.uk联系我们，以获取关于如何进行分析的建议。受影响的健康状况包括：眼部疾病（青光眼；糖尿病眼病；黄斑变性；白内障）、心血管疾病（高血压；心绞痛；心脏病发作；充血性心力衰竭；心脏杂音；心律失常）。
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。
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