数据来源:肌肉骨骼疼痛作为健康质量的标志——圣保罗市成年人群流行病学睡眠研究结果
该数据集来自圣保罗市成年人群的流行病学睡眠研究,采用两阶段整群随机抽样,纳入1100名2007年圣保罗市居民,按性别、年龄和社会阶层比例代表总体

基本信息
资源简介
数据来源:肌肉骨骼疼痛作为健康质量的标志——圣保罗市成年人群流行病学睡眠研究结果
Data from: Musculoskeletal pain as a marker of health quality. Findings from the epidemiological sleep study among the adult population of São Paulo city
该数据集来自圣保罗市成年人群的流行病学睡眠研究,采用两阶段整群随机抽样,纳入1100名2007年圣保罗市居民,按性别、年龄和社会阶层比例代表总体。研究通过入户访谈,使用经验证的社会人口学问卷、Beck焦虑与抑郁量表、WHOQoL-REF生活质量量表及Chalder疲劳量表,评估慢性疼痛的时点患病率并探讨城市性相关因素的影响。数据可用于分析肌肉骨骼疼痛与焦虑、抑郁、生活质量及睡眠健康之间的关联,支持慢性疼痛作为健康质量标志的回归或预测建模研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:我们正目睹城市人口的增长,尤其是在发展中国家。圣保罗是南美洲最大的城市,持续增长,这种增长正在显著影响环境和人类健康。本研究的目的是估计圣保罗市居民慢性疼痛的时点患病率,并探讨与城市性相关方面的影响。方法:两阶段整群随机样本纳入1100名圣保罗市个体,在2007年按性别、年龄和社会阶层比例代表总体。在这项观察性横断面研究中,对家庭样本使用经验证的社会人口学问卷、Beck焦虑和抑郁量表、WHOQoL-REF生活质量量表、Chalder疲劳量表进行访谈。肌肉骨骼疼痛被定义为弥漫性
【主题与分类】
主题标签:Anxiety、chronic musculoskeletal pain、urbanicity、Depression、Quality of life。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.h3k43
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.h3k43
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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:
数据集大小约 211.9 KB。
数据说明
背景:我们正目睹城市人口的增长,尤其是在发展中国家。南美洲最大的城市圣保罗持续扩张,这种增长正显著影响环境和人类健康。本研究旨在估计圣保罗市居民慢性疼痛的时点患病率,并探讨与城市化相关因素的影响。方法:采用两阶段整群随机抽样,纳入圣保罗市1100名个体,2007年在性别、年龄和社会阶层方面按比例代表该市人口。在这项观察性横断面研究中,对家庭样本进行了访谈,使用了经过验证的社会人口学问卷、贝克焦虑和抑郁量表、WHOQoL-REF生活质量量表、Chalder疲劳量表。肌肉骨骼疼痛定义为弥漫性疼痛或位于背部、关节或肢体的疼痛。有关睡眠抱怨和多导睡眠图的数据来自2007年在圣保罗市进行的流行病学睡眠研究。
结果:慢性肌肉骨骼疼痛的患病率估计约为27%,女性与男性之比约为2.6:1。预测因素包括年龄在30至39岁之间、低社会经济和受教育水平、肥胖、久坐不动、疲劳、非恢复性睡眠、日间嗜睡、睡眠质量差、生活质量差、焦虑和抑郁症状。心理健康是区分有慢性肌肉骨骼疼痛的应答者与对照组的主要因素,其次,对于心理健康的参与者而言,抑郁是主要区分因素,而对于其余参与者,疲劳则是主要区分因素。失眠综合征是疲劳者第三层次的区分因素,而睡眠质量则是无疲劳者的区分因素。结论:肌肉骨骼疼痛在圣保罗市居民中报告频繁,其与心理和睡眠方面的相关性提示可能的原因。
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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