澳大利亚普查报告糖尿病城乡差异复现数据与代码

结局为2021年Census报告的长期确诊糖尿病。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。本数据集为内分泌、营养和代谢疾病领域公开数据集,由Zenodo提供,主题涵盖diabetes。

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文本回归diabetesCensusgeographic health inequalityrural healthremotenesssmall townsecological studyhealth service planningAustraliaUrban Centres and Localities
Replication data and code for "National gradients, local heterogeneity: Most settlement-level variation in Census-reported diabetes lies within Australian remoteness categories"

基本信息

模态
文本
大小
0.008645331 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-13
版本
1.0

资源简介

澳大利亚普查报告糖尿病城乡差异复现数据与代码

Replication data and code for "National gradients, local heterogeneity: Most settlement-level variation in Census-reported diabetes lies within Australian remoteness categories"

该数据集是论文《National gradients, local heterogeneity: Most settlement-level variation in Census-reported diabetes lies within Australian remoteness categories》的可复现档案,包含1,743个至少200名常住居民的Urban Centres and Localities分析数据集、变量码本、ABS ASGS Edition 3偏远程度分配文件、原始Stata与Python分析及绘图代码、独立Python复现检查、生成的图表与数值核验结果台账。结局为2021年Census报告的长期确诊糖尿病。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【主题与分类】

主题标签:diabetes、Census、geographic health inequality、rural health、remoteness、small towns、ecological study、health service planning、Australia、Urban Centres and Localities。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://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22783233

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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 8.6 MB。

数据说明

随稿《国家梯度、地方异质性:人口普查报告的糖尿病中,大多数定居点层面的变异位于澳大利亚偏远类别之内》的可复现性档案(Alexeev、Gwynne、Henson & Kirwan;已投稿至《Diabetology》)。包含UCL级分析数据集(1,743个至少有200名常住居民的城镇与地方),变量代码本,公开的ABS澳大利亚统计地理标准第3版偏远分配文件,原始Stata与Python分析/图表代码,一个独立的Python复现检查,生成的图表,以及用于数值验证的生成表格/结果台账。结局指标为人口普查报告的经诊断长期糖尿病(2021年人口普查),而非临床患病率。数据来源于澳大利亚统计局2021年人口普查TableBuilder输出;ABS被承认为数据来源。PHIDU提供的补充住院/死亡材料及具名定居点残差诊断未包含在内;有关来源与排除项,请参见README.md。

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。

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