蒙特利尔北部COVID-19风险与免疫人群研究（RISC-MTL）

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5683/SP3/5IHZAY

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数据说明

背景：Montréal-Nord是蒙特利尔一个人口稠密、种族多样且经济落后的行政区，自疫情开始以来，其人均COVID-19感染率一直位居前列，截至2021年6月，疫苗接种率低于平均水平。研究目的：本研究旨在1）确定Montréal-Nord居民为何面临更高的SARS-CoV-2感染风险；2）评估该社区感染和免疫的流行情况；3）将这些发现与其他蒙特利尔社区进行比较，以了解个人和社区特征在影响感染率和疫苗接种率方面的作用。方法：RISC研究是一项两阶段、基于人群的病例对照研究，从Montréal-Nord和其他蒙特利尔社区招募了18岁及以上的参与者。数据收集包括在线问卷，以收集社会人口学信息、风险因素和疫苗接种史，以及自我管理的干血检测，以检测COVID-19抗体，表明既往感染或疫苗获得的免疫。一部分参与者还参加了定性访谈，以提供更深入的见解。

贡献数据集内容：这些数据集包括2，449名在2021年8月至2022年11月期间完成基线调查的主要受访者。此外，还包含了另外3，066名家庭成员的问题调查数据。1，466名主要受访者（60%）在2021年9月至2022年8月期间提供了一份血液样本用于分析。变量涵盖以下信息领域的数据：人口统计学信息（年龄、性别、种族-族裔及原住民身份、教育、职业、家庭构成）、总体健康状况（吸烟情况、慢性病、体重、健康行为、流感疫苗接种）、暴露风险因素（旅行史、对COVID-19公共卫生指导方针的遵守情况）、COVID感染史（快速抗原或PCR检测阳性日期、住院情况、症状）、SARS-CoV-2疫苗接种情况以及血清学

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。