埃塞俄比亚Kaffa地区Bonga羊社区综合动物健康管理以减少脑多头蚴病影响

数据通过问卷调查、犬粪镜检和家庭层面监测收集,记录报告的脑多头蚴病病例和带属绦虫感染情况,并包含社区意识培训与定期犬驱虫干预

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文本Kaffa zoneBonga sheepCommunity basedDewormingCoenurosis
Community-based integrated animal health management to reduce the impact of cerebral Coenurosis in Bonga sheep in Kaffa zone, southwestern Ethiopia

基本信息

模态
文本
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

埃塞俄比亚Kaffa地区Bonga羊社区综合动物健康管理以减少脑多头蚴病影响

Community-based integrated animal health management to reduce the impact of cerebral Coenurosis in Bonga sheep in Kaffa zone, southwestern Ethiopia

该数据集来自search.dataone.org,聚焦埃塞俄比亚西南部Kaffa地区Bonga羊的脑多头蚴病(Coenurosis)防控。数据通过问卷调查、犬粪镜检和家庭层面监测收集,记录报告的脑多头蚴病病例和带属绦虫感染情况,并包含社区意识培训与定期犬驱虫干预。研究期间四轮分别对107、134、153和124只犬进行驱虫。数据可用于评估社区综合防控措施对羊脑多头蚴病流行的影响,支持感染性疾病监测与干预效果分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脑多头蚴病是一种致命的寄生虫病,在埃塞俄比亚高原广泛流行,该国75%的绵羊种群分布于此。当前研究区域该病流行率显著。因此,本研究通过整合不同预防和控制选项并提高社区对该病的认识,旨在减少脑多头蚴病对研究区绵羊生产的影响。采用问卷调查、犬粪镜检和家庭层面监测收集报告的脑多头蚴病病例和带属绦虫感染数据。以意识培养培训和定期犬驱虫作为干预措施,以降低该病流行率。研究期间第一、第二、第三和第四轮分别对107、134、153和124只犬进行了驱虫。虫卵被检测

【主题与分类】

主题标签:Kaffa zone、Bonga sheep、Community based、Deworming、Coenurosis。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A66b5c65ab9212a7c400d3d39a4a20177fd800a4591340ed54194dbdf1f6f9f91

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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

多头蚴病是一种致死性寄生虫病,广泛分布于埃塞俄比亚高原地区,该国75%的绵羊种群集中于此。本研究区域该病流行率显著。因此,本研究旨在通过整合不同防控措施并提高社区对该病的认识,减少脑多头蚴病对研究区域绵羊生产的影响。采用问卷调查、犬粪便粪检及家庭层面监测收集报告的多头蚴病病例和带绦虫感染数据。以开展认识培训与定期犬只驱虫作为干预措施,降低该病流行率。研究期间第一、二、三、四轮分别对107只、134只、153只和124只犬进行了驱虫。驱虫前犬粪便样本中虫卵检出率为58.53%(95% CI 47.4-68.86)。虫卵检出率为24.18%……,从每个干预村随机选取代表性数量的动物,于驱虫前后进行体格检查和粪便采样。

治疗前和治疗后的样本未进行配对,治疗前后均采用独立横断面采样。采样分别在治疗时和治疗后14天进行。驱虫和采样每年进行四次,每三个月一次。从犬只采集粪便样本用于粪便虫卵计数及寄生虫鉴定和虫种鉴定。粪便样本直接从直肠采集。每只动物采集5~10 g粪便物质,置于含10%福尔马林的清洁聚乙烯袋中作为防腐剂保存。对小反刍动物饲养者进行了半结构化问卷调查,以了解过去1/2年内该病的流行率、发病率和死亡率,以及对病因、风险因素和疾病传播的认知和意识。

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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