新西兰妊娠期糖尿病指南筛查建议的成本效果数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.gv38r

标准获取流程：

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数据集大小约 127.7 KB。

数据说明

目的：从新西兰卫生系统的角度，比较两种可能的妊娠期糖尿病（GDM）筛查策略的成本效益，该研究作为妊娠期糖尿病指南制定的一部分。设计：构建了一个决策分析模型，在9个月的时间范围内，比较两步筛查法（首次预约时进行糖化血红蛋白（HbA1c）检测，并在24–28周时进行单次2小时75克口服葡萄糖耐量试验（OGTT））与三步筛查法（首次预约时进行HbA1c检测，并在24–28周时根据指征先进行1小时葡萄糖挑战试验（GCT），随后进行2小时75克OGTT）。背景：新西兰一个假设的62 000名孕妇队列。方法：概率、成本和收益来自文献，补充数据来自National Women’s Annual Clinical Reports。主要结局指标：筛查和治疗成本（2013年新西兰元）以及对健康结局的影响（并发症发生率）。结果：在基线假设下，两种策略的总成本显示，两步筛查策略总体上将比三步筛查策略多花费138万新西兰元。

每发现一例病例的额外成本为12 460新西兰元。该模型发现，与3步筛查策略相比，2步筛查策略能多识别出12名患有糖尿病的女性和111名患有GDM的女性。我们评估了改变OGTT敏感度和特异度的影响。基线模型假设2小时75克OGTT的敏感度和特异度均为95%。当诊断准确性指标提高时，2步策略更具成本效益。结论：采用2步策略会适度增加检测到的GDM病例数，同时适度增加假阴性女性的人数，且给卫生系统带来显著成本。关于这两种不同方法益处的进一步证据将受到欢迎。

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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