马里班迪亚加拉悬崖与巴马科城乡前瞻性队列研究中胎盘疟疾危险因素、磺胺多辛-乙胺嘧啶剂量及出生结局(2011-2019)

该数据集来自马里Bandiagara Escarpment与Bamako的城乡前瞻性队列研究,纳入初始居住在Bandiagara Escarpment的孕妇,收集胎盘样本(N=317)及人口学数据

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Risk Factors for Placental Malaria, Sulfadoxine-pyrimethamine Doses, and Birth Outcomes in a Rural to Urban Prospective Cohort Study on the Bandiagara Escarpment and Bamako, Mali, 2011-2019

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20
版本
v0

资源简介

马里班迪亚加拉悬崖与巴马科城乡前瞻性队列研究中胎盘疟疾危险因素、磺胺多辛-乙胺嘧啶剂量及出生结局(2011-2019)

Risk Factors for Placental Malaria, Sulfadoxine-pyrimethamine Doses, and Birth Outcomes in a Rural to Urban Prospective Cohort Study on the Bandiagara Escarpment and Bamako, Mali, 2011-2019

该数据集来自马里Bandiagara Escarpment与Bamako的城乡前瞻性队列研究,纳入初始居住在Bandiagara Escarpment的孕妇,收集胎盘样本(N=317)及人口学数据。数据覆盖2011至2019年,可用于分析城乡胎盘疟疾风险差异、母体危险因素、IPTp-SP剂量与胎盘疟疾及出生结局的关联,以及预测女性接受剂量的因素(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):胎盘疟疾与孕产妇疾病和贫血、低出生体重及早产相关。根据世界卫生组织(WHO)关于疟疾的报告,马里是全球疟疾病例发病率最高的国家之一。本研究采用一个从农村到城市的纵向队列,研究对象为研究入组时最初居住在Bandiagara Escarpment的女性,这项观察性研究探讨了以下问题:Bamako(城市)或Bandiagara Escarpment(农村)的胎盘疟疾风险是否更高?该队列中胎盘疟疾的母体危险因素是什么?妊娠期间间歇性预防治疗 with sulfadoxine-pyrimethamine(IPTp-SP)剂量数、胎盘疟疾与出生结局之间的关联是什么?哪些因素预测了女性接受的剂量数?收集了胎盘样本(N = 317)及 accompanying 人口学数据

【主题与分类】

主题标签:birth、malaria、mothers、pregnancy、preventive medicine、risk factors。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://www.icpsr.umich.edu/web/DSDR/studies/39037

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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。

数据说明

胎盘疟疾与孕产妇疾病和贫血、低出生体重以及早产相关。根据世界卫生组织(WHO)关于疟疾的报告,马里是全球疟疾病例发病率最高的国家之一。本研究采用一个从农村到城市的纵向队列,研究对象为研究入组时最初居住在班迪亚加拉悬崖的妇女,这项观察性研究探讨了以下问题:胎盘疟疾风险在巴马科(城市)更高还是在班迪亚加拉悬崖(农村)更高?该队列中胎盘疟疾的孕产妇危险因素有哪些?妊娠期间间歇性预防治疗使用磺胺多辛-乙胺嘧啶(IPTp-SP)的剂量数、胎盘疟疾与出生结局之间有何关联?哪些因素预测了妇女接受的剂量数?2011年至2019年间,从居住在班迪亚加拉悬崖或巴马科区的249名妇女中采集了胎盘样本(N = 317)及相应的人口统计学数据。样本通过组织学评估以确定胎盘疟疾感染阶段和寄生虫密度。

采用广义估计方程(GEE)进行logistic回归,对胎盘疟疾感染(是/否)的风险因素进行建模,并评估妊娠期间未服用或服用较少剂量SP的女性与服用3剂或更多SP的女性的特征。最后,使用GEE将出生结局作为连续因变量(出生体重、出生身长和胎盘重量)进行建模。

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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