肯尼亚沿海地区贫血和疟疾寄生虫血症儿童住院及出院后死亡率:队列研究复现数据

本数据集是论文《肯尼亚沿海地区贫血和疟疾寄生虫血症儿童住院及出院后死亡率:队列研究》的复现数据。数据覆盖五岁以下儿童入院时的贫血和疟疾寄生虫血症情况,可用于估计其住院期间及出院后一年的死亡率,支持相关预测与流行病学研究(来源 DOI 解析)

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其他预测Medicine, Health and Life SciencesYoung Infantshospital admissionmortalitypost-discharge
Replication Data for: Inpatient and post-discharge mortality among children with anaemia and malaria parasitaemia in coastal Kenya: a cohort study

基本信息

模态
其他
大小
0.006531953 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07
版本
1.0

资源简介

肯尼亚沿海地区贫血和疟疾寄生虫血症儿童住院及出院后死亡率:队列研究复现数据

Replication Data for: Inpatient and post-discharge mortality among children with anaemia and malaria parasitaemia in coastal Kenya: a cohort study

本数据集是论文《肯尼亚沿海地区贫血和疟疾寄生虫血症儿童住院及出院后死亡率:队列研究》的复现数据。研究基于2010至2019年Kilifi County Hospital(KCH)儿科入院病例,并与Kilifi Health Demographic Surveillance System(KHDSS)链接,进行二次分析。数据覆盖五岁以下儿童入院时的贫血和疟疾寄生虫血症情况,可用于估计其住院期间及出院后一年的死亡率,支持相关预测与流行病学研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这是手稿《肯尼亚沿海地区贫血和疟疾寄生虫血症儿童住院及出院后死亡率:队列研究》的复现数据集。该研究是对2010年至2019年Kilifi County Hospital(KCH)儿科入院病例的二次分析,并与Kilifi Health Demographic Surveillance System(KHDSS)链接。研究目的是描述五岁以下儿童入院时的贫血和疟疾寄生虫血症情况,并估计其住院期间及出院后一年的死亡率。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Young Infants、hospital admission、mortality、post-discharge。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/RLSBMD

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源站:https://doi.org/10.7910/dvn/rlsbmd

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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 6.5 MB。

数据说明

<p>这是手稿“<i><a href=“”>肯尼亚沿海地区贫血和疟疾寄生虫血症患儿的住院及出院后死亡率:一项队列研究</a>”</i>的重复数据集。</p> <p>这是对2010年至2019年Kilifi县医院(KCH)儿科入院病例的二次分析,并与Kilifi健康与人口监测系统(KHDSS)相关联。该研究的目的是描述五岁以下儿童入院时贫血和疟疾寄生虫血症的情况,并估计其住院期间及出院后一年的死亡率。</p>

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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