西班牙裔健康与营养调查 (HHANES)

HHANES 是由美国疾病控制与预防中心(CDC)开展的全国性调查,针对西班牙裔受访者,用于估计西班牙裔总体及拉丁裔亚群体的健康状况

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表格Mexican-Americanweightlanguage usediabetesadult healthCDCreproductive healthhypertensiondental healthimmunizationsHispanictuberculosis
Hispanic Health and Nutrition Examination Survey (HHANES)

基本信息

模态
表格
许可
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

西班牙裔健康与营养调查 (HHANES)

Hispanic Health and Nutrition Examination Survey (HHANES)

HHANES 是由美国疾病控制与预防中心(CDC)开展的全国性调查,针对西班牙裔受访者,用于估计西班牙裔总体及拉丁裔亚群体的健康状况。数据涵盖膳食实践、糖尿病、抑郁、口腔健康、饮酒、文化适应、儿童、青少年和成人健康等主题,并提供按种族/族裔、收入、年龄组、性别、教育等维度的人口学信息。用户可购买该数据集,用于西班牙裔健康与营养相关的研究与分析(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):用户可以购买关于全国性调查中西班牙裔受访者健康和营养的数据。主题包括:膳食实践;糖尿病;文化适应;以及儿童、青少年和成人的健康等。背景 西班牙裔健康与营养调查(HHANES)由美国疾病控制与预防中心(CDC)开展。这项全国性调查在西班牙裔受访者中进行。该调查旨在生成西班牙裔总体及拉丁裔亚群体的健康估计。主题包括但不限于:膳食实践、糖尿病、抑郁、口腔健康、饮酒、文化适应、儿童健康、青少年健康和成人健康。用户功能 用户可以购买该数据集。人口学信息可按种族/族裔、收入、年龄组、性别、教育等获取。

【主题与分类】

主题标签:Mexican-American、weight、language use、diabetes、adult health、CDC、reproductive health、hypertension、dental health、immunizations。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://search.dataone.org/view/sha256%3A03df6da64b7c4e4c0fb708a85d06b4c86003b49dc91d202aeb47f02a2bde985a

使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。

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    • 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

用户可以购买关于全国调查中西班牙裔来源参与者的健康和营养数据。主题包括:饮食习惯;糖尿病;文化适应;以及儿童、青少年和成人的健康等。背景西班牙健康和营养检查调查(HHANES)由美国疾病控制与预防中心(CDC)开展。这项全国性调查在西班牙裔来源的受访者中进行。该调查旨在生成西班牙裔总体及拉丁裔亚群体的健康估计。主题包括但不限于:饮食习惯、糖尿病、抑郁症、牙齿健康、酒精消费、文化适应、儿童健康、青少年健康和成人健康。用户功能用户可以购买数据集。人口统计信息可按种族/族裔、收入、年龄组、性别、教育程度和婚姻状况获取。数据说明调查在年龄从6个月到74岁的全国西班牙裔来源受访者样本中进行。调查于1982年至1984年间完成,信息可在全国层面获取。

受访者包括居住在西南部各州的墨西哥裔美国人、佛罗里达州的古巴裔美国人,以及纽约州、康涅狄格州和新泽西州的波多黎各人。数据可通过国家技术信息服务局(NTIS)购买。

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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