尼日利亚Osun州基于部分诊断症状的糖尿病感染临床调查数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/brzz6v9cgm

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数据集大小约 288.7 KB。

数据说明

糖尿病（DM）一直是全球最致命的疾病之一，随着受感染的成年人年龄增长，其进展率很高；因此，需要对DM患者的诊断和治疗记录进行持续的临床调查。数据包括在尼日利亚奥孙州四家不同的州立和联邦医院被诊断出与DM相关症状的1，349名患者的每日记录。本研究将位于奥孙州首府奥索博阿苏比亚罗的州立医院视为基线医院，同时从每个参议员选区各选取一家医院。信息采用便利抽样法获取，该方法根据可获得性，仔细选取18岁及以上个体的记录。只要记录包含足够的人口统计学和生活方式信息，如年龄、性别、婚姻状况、吸烟或饮酒情况，以便评估糖尿病风险因素，则普通门诊患者和住院患者均被纳入。在此次临床调查中，共有57个变量可供使用并接受了检查。

在总共1，349条记录中，624名患者被归类为中等风险年龄（<60岁），362名为高风险年龄（>60岁），336名为低风险年龄（<40岁），另有27个缺失值。身高和体重变量被合并以评估受访患者的体质指数（BMI），结果分类为正常体重（<25）、体重过轻（<18.5）、超重（<30）、肥胖I级（<35）、肥胖II级（<40）和肥胖III级（>40）。各类别的频数分别为368、121、307、195、87和40，观察到231个缺失值。性别信息可用于1，321名受访者，仅有28例缺失。在报告的数据中，女性（779）多于男性（542），表明样本偏向女性。鉴于缺失值非常少，它们不太可能影响基于性别的分析的可靠性。所有受访者均

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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