COVID-19疫情期间儿童行为与情绪健康：Born in Bradford COVID-19混合方法纵向研究结果
该数据集来自Born in Bradford COVID-19混合方法纵向研究，聚焦COVID-19疫情期间8-12岁儿童的行为与情绪健康
基本信息
资源简介
COVID-19疫情期间儿童行为与情绪健康：Born in Bradford COVID-19混合方法纵向研究结果
Children's behavioural and emotional wellbeing during the COVID-19 pandemic: Findings from the Born in Bradford COVID-19 mixed methods longitudinal study
该数据集来自Born in Bradford COVID-19混合方法纵向研究，聚焦COVID-19疫情期间8-12岁儿童的行为与情绪健康。源站提供扩展数据，包括参与者族裔与IMD类别分布表、疫情前及疫情期间（2020年3-6月）儿童SDQ心理健康问题阈值达标比例图（按族裔和IMD类别分组），以及基于BiBGU数据横断面分析（n=851）的SDQ影响因素表。数据可用于分析疫情对儿童社会与情绪困难的影响及族裔、社会经济因素的关联（来源 DataONE，http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：扩展数据。表1. 参与者族裔与IMD类别分布。图1. 达到心理健康问题阈值（使用SDQ分类）的儿童（8-12岁）比例。Born in Bradford队列及按族裔和IMD类别分组，疫情前与疫情期间（2020年3-6月）。表2. 影响BiBGU参与者SDQ（达到社会与情绪困难阈值）的因素，来自BiBGU数据（横断面分析），n=851。
【主题与分类】
主题标签：Social Sciences。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Afc57857c6aba05f3fbb26dd94577fe15e83a64fac059dc689f455146a7468d24
使用许可：http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
扩展数据。表1. 参与者种族和IMD类别的细分。图1. 达到心理健康问题阈值（使用SDQ分类）的儿童（8-12岁）比例。Born in Bradford队列，按种族群体和IMD类别划分，大流行前和大流行期间（2020年3月至6月）。表2. 影响BiBGU参与者SDQ（达到社交和情绪困难阈值）的因素，来自BiBGU数据（横断面分析），n=851。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
