南非糖尿病患病率生活方式与社会经济不平等分解分析数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.r2f8b74

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数据集大小约 380.2 KB。

数据说明

背景：糖尿病相关不平等现象普遍存在，并因生活方式差异而加剧。许多估算糖尿病不平等的研究依赖于自我报告的糖尿病数据，而这类数据常因医疗保健可及性和糖尿病认知水平的差异而产生偏倚。本研究通过采用更为客观的标准化糖尿病测量方法，为这一文献领域做出贡献。研究估算了南非未诊断糖尿病、已诊断糖尿病（自我报告）以及总糖尿病（未诊断糖尿病患者+已诊断糖尿病患者）的社会经济不平等程度。研究还考察了生活方式因素对南非糖尿病不平等的贡献。方法：本横断面研究使用2012年南非国家健康与营养调查（SANHANES-1）的数据，并应用Erreygers集中指数评估糖尿病的社会经济不平等。生活方式因素对糖尿病不平等的贡献通过分解方法进行评估。

结果：自我报告的糖尿病和总糖尿病（未确诊糖尿病患者+已确诊糖尿病患者）显著集中于富裕人群（CI = 0.0746；p < 0.05 和 CI = 0.0859；p < 0.05）。未确诊糖尿病的集中指数不显著，但偏向贫困人群。分解分析显示，生活方式因素分别对自我报告糖尿病和总糖尿病的社会经济不平等贡献了22%和35%。结论：在南非，当使用自我报告的糖尿病或临床数据衡量时，糖尿病更多地集中于较高社会经济群体。我们的研究结果还表明，与自我报告的糖尿病结果相比，总糖尿病结果（未确诊糖尿病患者+已确诊糖尿病患者）的不平等程度更为严重。尽管与其他决定因素相比，生活方式因素的贡献较为温和，但这些贡献对于制定解决社会经济不平等的政策具有重要意义。

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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