学龄前儿童氟化物涂膜项目口腔菌群数据
该数据集来自一项横断面研究，比较参加氟化物涂膜项目的学龄前儿童与接受标准口腔健康项目的参照组之间的口腔微生物群，并探讨微生物组成与龋齿患病率的关系
基本信息
资源简介
学龄前儿童氟化物涂膜项目口腔菌群数据
Data from: Oral microflora in preschool children attending a fluoride varnish program: a cross-sectional study
该数据集来自一项横断面研究，比较参加氟化物涂膜项目的学龄前儿童与接受标准口腔健康项目的参照组之间的口腔微生物群，并探讨微生物组成与龋齿患病率的关系。研究纳入507名3岁儿童，其中263名自1岁起每半年接受一次氟化物涂膜（试验组），237名接受标准预防护理（参照组）。口腔样本用无菌拭子采集，并通过checkerboard DNA-DNA杂交使用12种预定细菌探针进行分析。龋齿和背景数据来自临床检查和问卷。数据可用于口腔微生物组与龋齿预防措施关联的分类或预测研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2017。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景：比较参加氟化物涂膜项目的学龄前儿童与接受无氟化物涂膜应用的标准口腔健康项目的参照组之间的口腔微生物群。第二个目标是将微生物组成与龋齿患病率相关联。方法：从参与一项基于社区的口腔健康项目的3403名学龄前儿童队列中纳入507名3岁儿童。其中263名自1岁起每半年接受一次氟化物涂膜的龋齿预防项目（试验组），而237名接受标准预防护理（参照组）。口腔样本用无菌拭子采集，并使用12种预定细菌探针通过checkerboard DNA-DNA杂交进行分析。龋齿和背景数据从临床检查和问卷中收集。
【主题与分类】
主题标签：preschool children、community health program、fluoride varnish、caries prevention、2013-2014。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.7v387
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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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:
数据集大小约 227.8 KB。
数据说明
背景：旨在比较参加氟化物涂膜项目的学龄前儿童与接受不含氟化物涂膜应用的标准口腔健康项目的参照组儿童的口腔微生物群。第二个目标是将微生物组成与龋齿患病率相关联。方法：从参与社区口腔健康项目的3403名学龄前儿童队列中招募了507名3岁儿童。其中263名自1岁起参加了每半年应用一次氟化物涂膜的龋齿预防项目（试验组），而237名接受了标准预防保健（参照组）。使用无菌拭子采集口腔样本，并通过棋盘DNA-DNA杂交技术使用12种预先确定的细菌探针进行分析。龋齿和背景数据来自临床检查和问卷。结果：革兰阳性链球菌（中间链球菌、唾液链球菌、口腔链球菌）在两组中检出最频繁且计数最高。除S.
在参考组中较少见的口腔菌群。在患龋儿童中，小韦荣球菌显著更为常见（p < 0.05），而乳杆菌属、双歧杆菌属和奈瑟菌属的菌株则在无龋儿童中更为普遍（p < 0.05）。结论：一项为期两年、每年两次涂氟的社区项目似乎并未对学龄前儿童的口腔微生物群产生显著影响。试验注册：www.controlled-trials.com（ISRCTN35086887）20131216“回顾性注册”。
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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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。
