撒哈拉以南非洲轮状病毒疫苗影响的证据：系统综述与meta分析
该数据集来自 PLOS ONE 配套论文，包含 3 个补充文件，围绕撒哈拉以南非洲轮状病毒疫苗影响的系统综述与 meta 分析
基本信息
资源简介
撒哈拉以南非洲轮状病毒疫苗影响的证据：系统综述与meta分析
Evidence of rotavirus vaccine impact in sub-Saharan Africa: Systematic review and meta-analysis
该数据集来自 PLOS ONE 配套论文，包含 3 个补充文件，围绕撒哈拉以南非洲轮状病毒疫苗影响的系统综述与 meta 分析。研究检索 Mendeley、PubMed、ScienceDirect、Web of Science 及灰色文献，纳入 2017 年 1 月 1 日以来发表的研究，对 5 岁以下儿童轮状病毒感染在疫苗接种前后的比例进行随机效应 meta 分析。数据可用于了解疫苗引入后的效果评估，并支持相关系统综述与 meta 分析的复现或二次利用（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Evidence of rotavirus vaccine impact in sub-Saharan Africa: Systematic review and meta-analysis》发表于 PLOS ONE（2020），DOI：10.1371/journal.pone.0232113。源站首次发布：2020-04-27。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景 自南非于2009年引入轮状病毒疫苗后，非洲已有超过34个国家将单价（Rotarix®，RV1）和五价（RotaTeq®，RV5）轮状病毒疫苗纳入国家免疫规划。此后已开展多项评估疫苗影响的研究。本研究的主要目的是评估轮状病毒疫苗在撒哈拉以南非洲的影响。方法 使用Mendeley、PubMed、ScienceDirect、灰色文献和Web of Science数据库对2017年1月1日以来发表的关于撒哈拉以南非洲轮状病毒疫苗影响的最新文献进行检索。对5岁以下儿童轮状病毒感染，使用这些人群疫苗接种前和接种后的比例进行meta分析。由于样本来自普遍人群，采用随机效应估计。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 102.54 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0232113。
【主题与分类】
源站学科分类：Space Science、Medicine、Biotechnology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Immunology、Cancer。主题标签：rotavirus vaccine impact、RV、immunization programs、meta-analysi、CI、rotavirus vaccine、diarrhea、post-vaccine introduction。本站分类：感染性疾病/其他。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Space Science、Medicine、Biotechnology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Immunology、Cancer。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Evidence_of_rotavirus_vaccine_impact_in_sub-Saharan_Africa_Systematic_review_and_meta-analysis/12201245
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Godfrey, Opolot; Zhang, Weidong; Amponsem-Boateng, Cecilia; Oppong, Timothy Bonney; Zhao, QingLin; Li, Dankang (2020). Evidence of rotavirus vaccine impact in sub-Saharan Africa: Systematic review and meta-analysis. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-31，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Evidence of rotavirus vaccine impact in sub-Saharan Africa: Systematic review and meta-analysis
- DOI：10.1371/journal.pone.0232113
- 发布日期：2020-04-27
- 文件数：3 个
- 文件总体积：102.54 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Evidence_of_rotavirus_vaccine_impact_in_sub-Saharan_Africa_Systematic_review_and_meta-analysis/12201245
命令行下载
curl -L -o "pone.0232113.s001.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/22439366"
curl -L -o "pone.0232113.s002.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/22439369"
curl -L -o "pone.0232113.s003.doc" "https://ndownloader.figshare.com/files/22439372"
文件清单
pone.0232113.s001.docx（14.55 KB）pone.0232113.s002.docx（24.00 KB）pone.0232113.s003.doc（64.00 KB）
文件总体积 102.54 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
背景
非洲已有超过34个国家将轮状病毒疫苗纳入国家免疫规划：南非于2009年率先引入后，其他国家相继引入了单价疫苗（Rotarix®，RV1）和五价疫苗（RotaTeq®，RV5）。此后，已有多项评估该疫苗影响的研究开展。本研究的主要目的是评估轮状病毒疫苗在撒哈拉以南非洲的影响。方法
通过Mendeley、PubMed、ScienceDirect、灰色文献及Web of Science数据库，检索2017年1月1日以来发表的有关撒哈拉以南非洲轮状病毒疫苗影响的研究文献。针对5岁以下儿童轮状病毒感染，利用这些人群中疫苗引入前和引入后的比例进行荟萃分析。由于样本来自总体人群，采用随机效应估计值。结果
在检索到的935篇文章中，17项研究符合系统评价和荟萃分析的纳入标准。疫苗引入前的合并比例为42%，95%（CI：38–46%），在疫苗引入后期间降至21%，95%（CI：17–25%）。
儿童轮状病毒腹泻显著减少 结论
我们观察到，轮状病毒疫苗的引入是撒哈拉以南非洲轮状病毒相关腹泻负担显著减轻的部分原因。因此，有必要鼓励其余国家将疫苗纳入其常规国家免疫规划。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0232113（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Evidence_of_rotavirus_vaccine_impact_in_sub-Saharan_Africa_Systematic_review_and_meta-analysis/12201245）。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
