英国老龄化纵向研究COVID-19研究2020年第一至二轮特别许可访问
English Longitudinal Study of Ageing（ELSA）研究是一项针对老年人老龄化与生活质量的纵向调查，旨在探索健康与功能、社会网络与参与以及经济地位之间的动态关系，涵盖人们规划退休、进入退休及退休后阶段的过程
基本信息
资源简介
英国老龄化纵向研究COVID-19研究2020年第一至二轮特别许可访问
English Longitudinal Study of Ageing COVID-19 Study, Waves 1-2, 2020: Special Licence Access 是英国老龄化纵向研究（ELSA）在新冠疫情期间开展的专项调查数据，覆盖 2020 年的第 1 波和第 2 波，属于特殊许可访问（Special Licence Access）级别。该数据集由 UK Data Service 发布，发布时间为 2024 年，来源站为 doi.org。ELSA 本身是一项针对老年人老龄化与生活质量的纵向调查，旨在探索健康与功能、社会网络与参与以及经济地位之间的动态关系，涵盖人们规划退休、进入退休及退休后阶段的过程。本数据集在本站被归类于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类之下，为研究者提供了在疫情背景下考察老年人群健康与相关社会经济因素的重要资源。
【数据集背景】
ELSA 研究的主要目标包括：构建可访问且文档完善的追踪调查数据；以便捷及时的方式向科学界和政策研究界提供这些数据；在具有代表性的 50 岁及以上英格兰人口样本中描述健康轨迹、残疾状况和健康预期寿命；考察经济地位与健康之间的关系；研究老年阶段经济地位的决定因素；描述退休时间及退休后的劳动力市场活动；以及理解相关关系。该研究关注老龄化过程中健康与功能、社会网络与参与、经济地位之间的动态互动，并覆盖人们规划退休、进入退休以及退休后阶段的全过程。本数据集正是在这一长期研究框架下，针对 2020 年新冠疫情这一特殊时期所收集的第 1 波和第 2 波数据，以特殊许可访问形式发布。
【数据内容】
本数据集为 ELSA COVID-19 研究的第 1 波和第 2 波数据，时间范围为 2020 年。数据以特殊许可访问（Special Licence Access）形式提供，意味着使用者需要满足特定的访问条件。数据集在本站被归类于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病类别。关于数据的具体变量、样本量、波次间隔、问卷内容等详细信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 doi.org，由 UK Data Service 机构发布，发布时间为 2024 年。作者包括 Zaninotto, P.、Pacchiotti, B.、Oldfield, Z.、Institute for Fiscal Studies (IFS)、Marmot, M.、Crawford, R.、Institute for Fiscal Studies (IFS)、Batty, G. David、Steptoe, A.、Banks, J.、Addario, G.、Steel, N.、Wo 等。ELSA 研究本身是一项针对英格兰 50 岁及以上代表性人群的纵向调查，其数据收集依托于长期运行的追踪调查体系。关于本 COVID-19 专项研究的具体采集方式、抽样方法、数据收集模式等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究老龄化与生活质量、健康与功能、社会网络与参与、经济地位之间动态关系的科研与政策分析场景。具体而言，可用于描述健康轨迹、残疾和健康预期寿命，考察经济地位与健康的关系，研究老年阶段经济地位的决定因素，分析退休时间及退休后劳动力市场活动，以及理解相关动态关系。由于本数据集聚焦于 2020 年新冠疫情期间的第 1 波和第 2 波调查，因此特别适用于考察疫情背景下老年人群的健康、社会参与和经济状况变化。此外，本站将其归类于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病，提示其可能适用于该领域的相关研究，但具体适用方式需依据实际数据内容确定。
【使用方法】
本数据集以特殊许可访问（Special Licence Access）形式发布，使用者需按照 UK Data Service 的相关要求申请访问权限。数据通过 doi.org 来源站提供。关于具体的数据下载格式、分析软件要求、访问申请流程、所需资质条件等操作细节，源站未提供。
【质量与限制】
ELSA 研究致力于构建可访问且文档完善的追踪调查数据，并以便捷及时的方式向科学界和政策研究界提供。该研究基于具有代表性的 50 岁及以上英格兰人口样本。本数据集为特殊许可访问级别，可能存在访问限制。关于本数据集的具体样本量、应答率、数据完整性、缺失情况、 weighting 方法、以及特殊许可访问的具体限制条件等质量与限制信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的作者包括 Zaninotto, P.、Pacchiotti, B.、Oldfield, Z.、Institute for Fiscal Studies (IFS)、Marmot, M.、Crawford, R.、Institute for Fiscal Studies (IFS)、Batty, G. David、Steptoe, A.、Banks, J.、Addario, G.、Steel, N.、Wo 等，发布机构为 UK Data Service，发布时间为 2024 年，来源站为 doi.org。数据集英文名称为 English Longitudinal Study of Ageing COVID-19 Study, Waves 1-2, 2020: Special Licence Access。关于具体的引用格式、许可条款、使用限制、商业使用规定等详细信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5255/ukda-sn-8918-1
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
英国老龄化纵向研究（ELSA）是一项针对老年人老龄化及生活质量的纵向调查，旨在探索人们在规划退休、步入退休及退休后阶段中，健康与功能、社交网络与参与度以及经济状况之间的动态关系。
ELSA的主要目标是：</div> <ul> <li>构建可访问且记录详尽的追踪调查面板数据；</li> <li>以便捷及时的方式向科学和政策研究界提供这些数据；</li> <li>描述50岁及以上英格兰代表性人群的健康轨迹、残疾状况和健康预期寿命；</li> <li>考察经济状况与健康之间的关系；</li> <li>研究老年阶段经济状况的决定因素；</li> <li>描述退休时间及退休后劳动力市场活动；以及</li> <li>理解社会支持、家庭结构与资产转移之间的关系。</li> </ul> <p>更多信息可在 <a href=“https://www.elsa-project.ac.uk/” style=“background-color: rgb(255, 255, 255);”>ELSA项目</a> 网站或 <a href=“https://natcen.ac.uk/participant-contents/elsa-50-health-and-life” style=“background-color: rgb(255, 255, 255);”>Natcen Social Research: ELSA</a> 网页上查阅。<br><br></p> <p><strong>利用ELSA进行的健康状况研究——2021年6月</strong></p> <p>ELSA数据团队已发现
如果您打算对以下健康状况进行任何分析，请通过 <a href="mailto:elsadata@natcen.ac.uk">elsadata@natcen.ac.uk</a> 联系NatCen的ELSA数据团队，以获取关于如何进行分析的建议。受影响的健康状况包括：眼部疾病（青光眼；糖尿病眼病；黄斑变性；白内障）、心血管疾病（高血压
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
