长期护理院工作人员与居民SARS-CoV-2免疫应答影响因素识别多省研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5683/SP3/LYK9C9

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数据说明

背景：在加拿大许多地区，绝大多数COVID-19相关死亡发生在长期护理（LTC）院舍中。对该人群的免疫力和疫苗应答进行调查，有助于在未来提供更好的保护。CITF共同资助研究的目的：该研究旨在确定在LTC院舍中增加SARS-CoV-2感染、再感染以及COVID-19住院或死亡概率的风险因素。方法：这项前瞻性队列研究从安大略省和不列颠哥伦比亚省的LTC院舍招募了LTC工作人员、照护者和居民，无论其既往COVID-19感染史如何。所有参与者年龄均超过19岁，在基线时完成问卷，并在基线时及随后最多五次随访时提供干血斑样本用于抗体检测。贡献的数据集内容：来自安大略省26家LTC院舍的数据集包括2，459名参与者（1，519名工作人员、361名照护者和579名居民），他们在2021年3月至2022年9月期间完成了基线问卷。85%的参与者在基线时以及截至2022年12月的随访访视期间提供了一个或多个血清学样本。

共收集了4，947份样本。来自不列颠哥伦比亚省12家长期护理机构的 datasets 包括651名参与者（376名工作人员、104名护理人员和171名居民），他们在2021年6月至2023年5月期间完成了基线问卷。90%的参与者提供了一个或多个血清学样本。2021年1月至2023年5月期间共收集了1，555份样本。变量包括以下信息领域的数据：人口统计学（出生年份、生理性别和社会性别、种族-族裔、原住民身份、工作角色）、一般健康状况（体重和身高、吸烟状况、流感疫苗接种状况、自报慢性病、自评健康、医疗保健可及性）、SARS-CoV-2感染（检测阳性结果、症状、住院情况）、COVID疫苗接种的纵向随访，以及血清学和中和（IgA和Ig

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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