英国老龄化纵向研究:第4-8轮,2008-2017年:2009年后地方行政区域边界(重编码):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,探讨随着人们规划退休、进入退休及退休后生活,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

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表格分类老龄化纵向调查健康轨迹经济状况退休地方行政区域糖尿病内分泌代谢疾病
English Longitudinal Study of Ageing: Waves 4-8, 2008-2017: Local Authority District Post-2009 Boundaries (Recoded): Special Licence Access

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07
版本
1st Edition

资源简介

英国老龄化纵向研究:第4-8轮,2008-2017年:2009年后地方行政区域边界(重编码):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,探讨随着人们规划退休、进入退休及退休后生活,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

English Longitudinal Study of Ageing: Waves 4-8, 2008-2017: Local Authority District Post-2009 Boundaries (Recoded): Special Licence Access

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):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,探讨随着人们规划退休、进入退休及退休后生活,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。ELSA的主要目标是:构建可访问且文档完善的panel数据波次;以方便及时的方式向科学和政策研究界提供这些数据;描述50岁及以上英格兰代表性样本的健康轨迹、残疾和健康预期寿命;考察经济地位与健康之间的关系;研究老年经济地位的决定因素;描述退休时点和退休后劳动力市场活动;并理解……(源站描述在此处截断)

【主题与分类】

主题标签:老龄化、纵向调查、健康轨迹、经济状况、退休、地方行政区域、糖尿病、内分泌代谢疾病。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://datacatalogue.ukdataservice.ac.uk/studies/study/8439#doi

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    • 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。

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>构建可访问且记录完善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 title=“ELSA project” href=“https://www.elsa-project.ac.uk/”>ELSA项目</a>网站、<a href=“http://www.elsa-project.ac.uk/”>财政研究所:ELSA</a>网页以及<a href=“http://www.natcen.ac.uk/our-research/research/english-longitudinal-study-of-ageing/”>NatCen社会研究:ELSA</a>网页上找到。<br><br></p> <p><strong>利用ELSA进行健康状况研究——2021年6月</strong></p> <p>ELSA Da

如果您打算对以下健康状况进行任何分析,请通过 elsadata@natcen.ac.uk 联系 NatCen 的 ELSA 数据团队,以获取有关应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

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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