COVID-19疫情期间健康相关行为变化:法国与意大利大学生队列比较

该数据集来自 Qualitative Data Repository,由 Corsi, Mario 与 Porrovecchio, Alessandro 于 2023 年发布,通过在线问卷对法国和意大利大学生队列进行调查,比较两国学生在 COVID-19 疫情期间健康相关行为的变化

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表格Social SciencesCOVID-19 (Disease)health behavioruniversity studentsdietary habitsphysical fitnessCOVID-19
Health-related Behavioural Changes During the COVID-19 pandemic. A Comparison between Cohorts of French and Italian University Students

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

COVID-19疫情期间健康相关行为变化:法国与意大利大学生队列比较

Health-related Behavioural Changes During the COVID-19 pandemic. A Comparison between Cohorts of French and Italian University Students

该数据集来自 Qualitative Data Repository,由 Corsi, Mario 与 Porrovecchio, Alessandro 于 2023 年发布,通过在线问卷对法国和意大利大学生队列进行调查,比较两国学生在 COVID-19 疫情期间健康相关行为的变化。研究发现疫情主要影响两国年轻人的心理健康与幸福感,同时改变了饮食习惯、酒精消费、睡眠质量和体力活动水平,意大利学生的相关指标通常更为严峻。数据可用于分析疫情对青年学生生活方式与健康的影响,并为公共卫生干预研究提供参考(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2023。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):项目摘要 本研究比较法国和意大利大学生的健康行为,考察COVID-19疫情如何影响他们的选择与生活方式。研究目的是为制定适当的公共卫生干预措施做出贡献。调查方法采用在线问卷,对法国和意大利大学生队列施测。研究发现,疫情主要影响了两国年轻人的心理健康与幸福感。疫情还改变了饮食习惯、酒精消费、睡眠质量和体力活动水平,这些因素都强烈影响整体健康。意大利学生中通常发现更为严峻的数值。该研究强调需要认识到疫情对年轻意大利和法国学生群体造成的影响。数据描述

【主题与分类】

主题标签:Social Sciences、COVID-19 (Disease)、health behavior、university students、dietary habits、physical fitness。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.qdr.syr.edu/citation?persistentId=doi:10.5064/F6472XEL

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    • 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

项目摘要 本研究比较了法国和意大利大学生的健康行为,考察他们的选择和生活方式如何受到COVID-19疫情影响。该研究旨在为制定适当的公共卫生干预措施提供依据。调查方法采用在线问卷,对法国和意大利的大学生队列进行调查。研究发现,疫情主要影响了两国年轻人的心理健康和幸福感。疫情还改变了饮食习惯、酒精消费、睡眠质量和身体活动水平,这些因素均对整体健康产生强烈影响。总体而言,意大利学生的相关数值更为严峻。该研究强调,有必要认识到疫情对意大利和法国年轻学生群体所造成的影响。数据描述与收集概述 本研究旨在调查与大学生队列相关的某些生活方面(疫情的次要影响)。

具体而言,作者采用比较方法,研究了居住在不同国家的两个群体在如何与疫情共存方面可能存在的差异。目标人群为攻读辅助医疗健康学位项目(护理、物理治疗等)以及健康与预防体育教育学位项目的在校大学生。信息收集于疫情第三轮周期的急性期后阶段。具体而言,法国队列于2022年1月至2月接受调查,而意大利队列则于2022年3月至4月接受调查。基于在法国开展的调查,研究者从文献中选取了适当数量的可能受疫情所影响的行为。使用标准化工具对这些行为进行数据收集,工具经过验证并以完整或部分形式回收。在意大利背景下使用的工具,其

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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