索马里Bosaso孕妇铁叶酸补充依从性及决定因素:基于医疗机构的横断面研究-78959

该数据集包含从索马里Puntland州Bosaso地区选定医院及妇幼保健中心接受产前保健(ANC)服务的400名孕妇中收集的匿名数据

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表格分类铁叶酸补充依从性孕妇贫血产前保健孕妇孕产妇知识SomaliaBosaso
Magnitude and Determinants of Adherence to Iron–Folic Acid Supplementation among Pregnant Women in Bosaso, Somalia: A Facility-Based Cross-Sectional Study

基本信息

模态
表格
大小
0.015074119 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

索马里Bosaso孕妇铁叶酸补充依从性及决定因素:基于医疗机构的横断面研究

该数据集包含从索马里Puntland州Bosaso地区选定医院及妇幼保健中心接受产前保健(ANC)服务的400名孕妇中收集的匿名数据

Magnitude and Determinants of Adherence to Iron–Folic Acid Supplementation among Pregnant Women in Bosaso, Somalia: A Facility-Based Cross-Sectional Study

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含从索马里Puntland州Bosaso地区选定医院及妇幼保健中心接受产前保健(ANC)服务的400名孕妇中收集的匿名数据。该数据集是题为“Magnitude and Determinants of Adherence to Iron–Folic Acid Supplementation among Pregnant Women in Bosaso, Somalia: A Facility-Based Cross-Sectional Study”的研究的一部分。该研究旨在评估接受ANC服务的孕妇对铁叶酸补充(IFAS)的依从性流行率,并识别与依从性相关的因素。数据通过结构化访谈问卷收集,涵盖社会人口学特征、产科与生育史、产前保健利用情况、孕产妇对贫血的认知以及铁叶酸补充实践。该数据集包括

【主题与分类】

主题标签:铁叶酸补充、依从性、孕妇贫血、产前保健、孕妇、孕产妇知识、Somalia、Bosaso。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21107307

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据集大小约 15.1 MB。

数据说明

本数据集包含从索马里邦特兰州博萨索市选定医院及妇幼保健中心接受产前保健(ANC)服务的400名孕妇中收集的匿名数据。该数据集是题为“索马里博萨索孕妇铁-叶酸补充剂依从性的程度及决定因素:基于机构的横断面研究”的研究成果。该研究旨在评估孕妇接受ANC服务时对铁-叶酸补充剂(IFAS)的依从率,并识别与依从性相关的因素。数据通过结构化访谈员管理问卷收集,涵盖社会人口学特征、产科与生育史、产前保健利用情况、孕产妇对贫血的认知以及铁-叶酸补充实践。数据集包含400个观测值及与孕产妇年龄、教育程度、职业、家庭收入、丈夫教育程度、孕次、孕龄、ANC就诊情况、ANC启动时间、贫血知识及铁-叶酸补充剂依从性相关的变量。

数据已进行匿名化处理以保护参与者隐私,并供研究、教育和政策用途使用。相关发表文献:Magnitude and Determinants of Adherence to Iron–Folic Acid Supplementation among Pregnant Women in Bosaso, Somalia: A Facility-Based Cross-Sectional Study。

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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