巴基斯坦Islamabad社区筛查成人新检出糖尿病与糖尿病前期横断面研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23222305

标准获取流程：

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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。

数据集大小约 94.1 KB。

数据说明

来自巴基斯坦伊斯兰堡城郊一项基于社区的成人新发糖尿病和糖尿病前期研究的去标识化基线数据集。女性健康工作者使用基于年龄、腰围和家族史的非侵入性风险评分，结合毛细血管餐后血糖测量，对18–59岁、既往未诊断为糖尿病或糖尿病前期的成人进行筛查。筛查阳性的成人随后在ISO认证实验室接受确证性静脉HbA1c检测。在327名接受检测的成人中，319名符合美国糖尿病协会关于血糖异常的标准（HbA1c ≥ 5.7%），并构成本数据集：235名糖尿病（HbA1c ≥ 6.5%）和84名糖尿病前期（5.7–6.4%）。该文件包含319条记录和63个变量，涵盖血糖状态、人体测量学、血压、个人及家族病史、睡眠时间和时长、体力活动、感知压力、社会联系，以及24项糖尿病知识问卷的逐项回答。它包括数据字典、记录所有超出范围值处理情况的清洗日志、样本摘要，以及一份记录所应用去标识化措施的表格。

数据收集于伊斯兰堡首都特区塔尔莱农村卫生中心和巴拉库农村卫生中心的服务人群。本研究获得伊斯兰堡卫生服务学院伦理审查委员会及研究生研究管理委员会批准（编号：F. No. 00027/HSA/PhD-2022）。参与者口头知情同意，因研究人群识字率有限而获准采用此方式。

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。