记录妊娠期糖尿病的双胎妊娠分娩时机与新生儿重症监护参与:聚合源数据与展示复现代码

该数据集为一项基于人群的队列研究提供聚合源数据与展示复现代码,研究记录有妊娠期糖尿病的双胎妊娠中分娩时机与新生儿重症监护病房(NICU)入住情况

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Aggregate Source Data and Display-Reproduction Code for "Delivery Timing and Neonatal Intensive-Care Involvement in Twin Pregnancies With Recorded Gestational Diabetes: A Population-Based Cohort Study"

基本信息

模态
其他
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-11-08
版本
1.0.0

资源简介

记录妊娠期糖尿病的双胎妊娠分娩时机与新生儿重症监护参与:聚合源数据与展示复现代码

Aggregate Source Data and Display-Reproduction Code for "Delivery Timing and Neonatal Intensive-Care Involvement in Twin Pregnancies With Recorded Gestational Diabetes: A Population-Based Cohort Study"

该数据集为一项基于人群的队列研究提供聚合源数据与展示复现代码,研究记录有妊娠期糖尿病的双胎妊娠中分娩时机与新生儿重症监护病房(NICU)入住情况。数据包包含支持表1、图1–3及补充表S1–S9的非披露性聚合数据,以及数据字典、来源说明、数值一致性检查和展示复现代码。主要分析涵盖250,159例在≥28完成周以双活产结束的双胎妊娠,其中22,584例记录有妊娠期糖尿病。数据不含个体级NCHS记录或可识别信息(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):支持一项基于人群的队列研究的聚合衍生源数据和展示复现代码,该研究涉及记录有妊娠期糖尿病的双胎妊娠中的分娩时机与记录的新生儿重症监护病房(NICU)入住情况。数据包包含支持表1、图1–3及补充表S1–S9的非披露性聚合数据,以及数据字典、来源说明、数值一致性检查和展示复现代码。主要分析涵盖250,159例在≥28完成周以双活产结束的双胎妊娠,其中22,584例记录有妊娠期糖尿病。不包含个体级NCHS记录或可识别信息。

【主题与分类】

主题标签:gestational diabetes mellitus、twin pregnancy、gestational age、neonatal intensive care、multiple birth、perinatal epidemiology。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22721027

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据说明

汇总衍生源数据及展示复现代码,支持一项基于人群的队列研究,该研究涉及记录有妊娠期糖尿病的双胎妊娠中分娩时机与记录的新生儿重症监护病房(NICU)入院情况。该数据包包含支持表1、图1–3及支持表S1–S9的非披露性汇总数据,以及数据字典、来源说明、数值一致性检查和展示复现代码。主要分析纳入250,159例在≥28个完整孕周以双活产结束的双胎妊娠,其中22,584例记录有妊娠期糖尿病。不包含任何个体层面的NCHS记录或可识别信息。

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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