Orinoquia地区医院新生儿听力损失患病率:新生儿听力筛查研究

引言:新生儿听力损失是儿科最常见的先天性感官缺陷之一。患病率从每1000名活产儿中1例重度听力损失,上升到每1000名活产儿中6例(当计入轻度、中度和重度听力损失时)

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其他分类新生儿听力损失听力筛查患病率观察性研究Orinoquia地区医院先天性感官缺陷
Prevalence of neonatal hearing loss in the population treated at the Orinoquia Regional Hospital: Neonatal Auditory screening study

基本信息

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其他
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0.000072826 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

Orinoquia地区医院新生儿听力损失患病率:新生儿听力筛查研究

引言:新生儿听力损失是儿科最常见的先天性感官缺陷之一。患病率从每1000名活产儿中1例重度听力损失,上升到每1000名活产儿中6例(当计入轻度、中度和重度听力损失时)

Prevalence of neonatal hearing loss in the population treated at the Orinoquia Regional Hospital: Neonatal Auditory screening study

【数据集背景】

源站首次发布:2022。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:新生儿听力损失是儿科最常见的先天性感官缺陷之一。患病率从每1000名活产儿中1例重度听力损失,上升到每1000名活产儿中6例(当计入轻度、中度和重度听力损失时)。方法:开展了一项观察性、描述性研究,纳入2017年3月1日至2018年7月23日在Orinoquía地区医院出生的新生儿,依据国家方案进行听力测试。数据库以Excel 2013版记录,并使用SPSS 22版统计程序分析。结果:研究期间共筛查3448名新生儿。51%为男性;80.3%的研究队列来自城市地区。2%为早产。4%的母亲有流产史。新生儿听力损失患病率为3.53%(95% CI 2.92 - 4.15)。结论:p

【主题与分类】

主题标签:新生儿听力损失、听力筛查、患病率、观察性研究、Orinoquia地区医院、先天性感官缺陷。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.unisimon.edu.co/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.17632/VV3YHCBZYR.1

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 72.8 KB。

数据说明

引言:新生儿听力损失是儿科最常见的先天性感觉缺陷之一。重度听力损失的患病率为每1000例活产中1例,当将轻度、中度和重度听力损失均纳入统计时,患病率增至每1000例中6例。方法:开展了一项观察性描述性研究,纳入2017年3月1日至2018年7月23日期间在Orinoquía Regional Hospital出生的新生儿,依据国家方案对其进行听力测试。数据库记录于Excel 2013版,并使用SPSS 22版统计程序进行分析。结果:共筛查了研究期间出生的3448名新生儿。51%为男性;研究队列中80.3%来自城市地区。2%为早产儿。4%的母亲有流产史。新生儿听力损失的患病率为3.53%(95% CI 2.92 - 4.15)。

结论:奥里诺基亚地区医院新生儿的听力损失患病率为3.53%,其中一些新生儿暴露于危险因素,如因分娩问题入住重症监护室、使用耳毒性药物、宫内感染、听力损失家族史、早产等。

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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