2025年广东基孔肯雅热疫情后防蚊行为调查数据与分析代码
本数据集包含一项关于2025年广东基孔肯雅热疫情后居民防蚊行为的横断面在线调查的去标识化数据与完整R分析代码。调查通过问卷星平台于2026年8月11日至25日开展，共收集1,449名广东居民数据，经注意力与资格筛查后，分析样本为1,199名既往知晓基孔肯雅热的成年人
基本信息
资源简介
2025年广东基孔肯雅热疫情后防蚊行为调查数据与分析代码
Survey data and analysis code for "Knowledge alone is not enough: calibration and Health Belief Model pathways to mosquito-prevention behaviour after the 2025 chikungunya outbreak in Guangdong, China"
本数据集包含一项关于2025年广东基孔肯雅热疫情后居民防蚊行为的横断面在线调查的去标识化数据与完整R分析代码。调查通过问卷星平台于2026年8月11日至25日开展，共收集1,449名广东居民数据，经注意力与资格筛查后，分析样本为1,199名既往知晓基孔肯雅热的成年人。数据可用于复现描述性统计、CFA/SEM模型及5,000次重抽样BCa bootstrap间接效应分析，支撑健康信念模型路径与知识校准相关研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本数据集包含研究“Knowledge alone is not enough: calibration and Health Belief Model pathways to mosquito-prevention behaviour after the 2025 chikungunya outbreak in Guangdong, China”（已投稿至Infectious Diseases of Poverty）的去标识化调查数据和完整R分析代码。研究于2026年8月11日至25日通过问卷星平台对1,449名广东居民开展横断面在线调查；经注意力与资格筛查后，分析样本包含1,199名既往知晓基孔肯雅热的成年人。数据包包括：（1）chikv_database_deidentified.xlsx——去标识化调查导出数据，已移除所有平台收集的标识符（IP地址、时间戳、来源元数据）；（2）chikv_analysis_code.R——完整R流程（R 4.6.1），可复现所有描述性统计、CFA/SEM模型、5,000次重抽样BCa bootstrap间接效应，
【主题与分类】
主题标签：Preventive medicine and public health、Epidemiology、chikungunya、health belief model、knowledge calibration、self-efficacy、cues to action、preventive behaviour、mosquito-borne disease、China。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=aa2801c8a4f3470ea60651663de7536b
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.0173k
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集包含研究《知识本身并不足够：2025年中国广东基孔肯雅热疫情后蚊虫预防行为的校准与健康信念模型路径》（已投稿至《贫困所致传染病》）的去标识化调查数据和完整的R分析代码。研究于2026年8月11日至25日通过问卷星平台对1，449名广东居民开展了一项横断面在线调查；经注意力筛查和资格筛选后，分析样本由1，199名此前已知晓基孔肯雅热的成年人组成。
存放内容包括：(1) chikv_database_deidentified.xlsx——去标识化的调查导出数据，已移除所有平台收集的标识符（IP地址、时间戳、来源元数据）；(2) chikv_analysis_code.R——完整的R流程（R 4.6.1），可复现所有描述性统计、CFA/SEM模型、5,000次重抽样的BCa bootstrap间接效应、多组模型、知识校准分析、后分层加权，以及手稿中的所有表格和图形（种子 = 2026）；(3) README.txt——使用说明。本研究经广东省疾病预防控制中心医学研究伦理审查委员会批准（批准号W96-027M-202605）。调查完全匿名；完成问卷即视为知情同意。存放内容不包含任何个人可识别信息。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
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。
