沙特阿拉伯麦加地区公众食物过敏知识:基于芝加哥食物过敏研究调查的横断面研究
该记录包含一项横断面研究的支持数据,研究沙特阿拉伯麦加地区普通成年人群对食物过敏的知识、态度与信念。共有566名18岁及以上成年人完成了于2026年2月22日至4月12日期间通过电子方式发放的自填问卷

基本信息
资源简介
沙特阿拉伯麦加地区公众食物过敏知识:基于芝加哥食物过敏研究调查的横断面研究
该记录包含一项横断面研究的支持数据,研究沙特阿拉伯麦加地区普通成年人群对食物过敏的知识、态度与信念。共有566名18岁及以上成年人完成了于2026年2月22日至4月12日期间通过电子方式发放的自填问卷
Knowledge of the General Public in Makkah Region, Saudi Arabia about Food Allergy: A Cross-Sectional Study Using the Chicago Food Allergy Research Survey
【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):该记录包含一项横断面研究的支持数据,研究沙特阿拉伯麦加地区普通成年人群对食物过敏的知识、态度与信念。共有566名18岁及以上成年人完成了于2026年2月22日至4月12日期间通过电子方式发放的自填问卷。所用工具为Chicago Food Allergy Research Survey(CFARS)公众版的阿拉伯语改编版,涵盖社会人口学特征、食物过敏知识以及态度与信念。知识采用18个计分条目评估,得分达到最高可得分70%及以上的参与者被归类为知识良好。本记录中的文件包括问卷——即实际施测的阿拉伯语工具,并附英文翻译供参考;数据集——去标识化的参与者个体应答。
【主题与分类】
主题标签:食物过敏、公众知识、横断面研究、CFARS、问卷数据、免疫系统疾病、沙特阿拉伯。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22062951
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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数据说明
本记录包含一项横断面研究的支持数据,该研究调查了沙特阿拉伯麦加地区普通成年人群对食物过敏的知识、态度和信念。共有566名18岁及以上的成年人完成了一份自填问卷,该问卷于2026年2月22日至4月12日期间以电子方式发放。调查工具为芝加哥食物过敏研究调查(CFARS)普通公众版问卷的阿拉伯语改编版,涵盖社会人口学特征、食物过敏知识以及态度和信念。知识部分采用18个计分条目进行评估,得分达到最高可能分数70%及以上的参与者被判定为知识良好。本记录中的文件包括:问卷——实际使用的阿拉伯语调查工具,并附英文翻译供参考。数据集——去标识化的参与者层面应答数据(n = 566),以CSV格式提供。编码手册——记录全部82个变量的数据字典,包括计分键,标明每个知识条目中哪个应答被计为正确。未收集任何直接身份标识信息。
回答为匿名,仅记录回答日期,出现少于四次的自由文本职业回答已被重新编码为“其他”,以防止重新识别。本研究经塔伊夫大学机构审查委员会批准(申请号47-169),并获得所有参与者的电子知情同意。源工具改编自Gupta RS, Kim JS, Springston EE, Pongracic JA, Wang X, Holl J. Development of the Chicago Food Allergy Research Surveys: assessing knowledge, attitudes, and beliefs of parents, physicians, and the general public. BMC Health Serv Res. 2009;9:142. doi:10.1186/1472-6963-9-142,依据CC BY 2.0发布。这些数据支持文章“Knowledge of the General Public in Makkah Region, Saudi Arabia about Food Allergy: Insights based on the Chicago Food Allergy Res
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)
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+ 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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