COVID-19 暴力结局 EPOCH 研究(VOCES):墨西哥青少年与青年队列研究
源站描述显示,研究针对墨西哥 15 至 24 岁青少年与青年开展全国性纵向队列调查,通过在线问卷了解 COVID-19 疫情对暴力经历与感知的影响,以及暴力相关的社会、经济和健康结局

基本信息
资源简介
COVID-19 暴力结局 EPOCH 研究(VOCES):墨西哥青少年与青年队列研究
Violence Outcomes in COVID-19 EPOCH Study (VOCES): A cohort study with adolescents and young adults in Mexico
该数据集来自 search.dataone.org,属于感染性疾病/其他分类,主题标签涵盖 COVID-19、youth、mental health、violence 与 Social Sciences。源站描述显示,研究针对墨西哥 15 至 24 岁青少年与青年开展全国性纵向队列调查,通过在线问卷了解 COVID-19 疫情对暴力经历与感知的影响,以及暴力相关的社会、经济和健康结局。数据可用于分析疫情下青少年的暴力暴露、心理健康与社会经济影响,为政府机构策略和公共政策提供依据(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):COVID-19 疫情在墨西哥造成的社会和经济后果将对青少年和青年产生持久而重大的影响。为向墨西哥政府机构制定与青年相关的策略和公共政策提供依据,墨西哥 Population Council 作为 COVID-19 研究团队的一部分,正在实施一项全国性纵向队列研究。该研究利用在线调查覆盖 15 至 24 岁的青少年和青年。研究旨在了解 COVID-19 疫情对该人群暴力经历与感知的影响,以及其对与暴力相关的其他社会、经济和健康结局的影响。收集关于保持社交距离措施对青少年和青年生活不同维度的非预期影响的信息,并将他们的声音纳入现有 bod
【主题与分类】
主题标签:COVID-19、youth、mental health、violence、Social Sciences。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2737d7c00744ec369f5bf0b053038bca0d128fb8311ea57b0d2ca2e6d0d3b698
使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
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- OpenDataLab:
数据说明
COVID-19大流行在墨西哥造成的社会和经济后果,将对青少年和年轻成年人产生持久而重大的影响。为向墨西哥政府机构制定与青年相关的战略和公共政策提供依据,墨西哥人口理事会作为COVID-19研究团队的一部分,正在实施一项全国性纵向队列研究。该研究利用在线调查接触15至24岁的青少年和年轻成年人。研究旨在了解COVID-19大流行对该人群暴力经历和认知的影响,以及对其与暴力相关的其他社会、经济和健康结果的影响。收集关于保持社交距离措施对青少年和年轻成年人生活不同维度的意外影响的信息,并将他们的声音纳入现有证据体系,将为疫情期间青少年和年轻成年人的持续状况提供描述性数据。
本研究的数据还可供政策制定者和实践者用于设计和实施相关政策与干预措施,以减少疫情对这一至关重要人群造成的长期健康、社会和经济负面影响,并有助于设计复苏政策。我们致力于公开分享研究说明、问卷、数据集和初步结果的最新版本。更多信息请参见研究网站:https://vocescontralaviolencia.org。目前已收集两轮数据。第一轮调查共有55,692人完成,第二轮有168,407名新参与者完成。第一轮中有2,556名参与者在第二轮期间完成了随访调查,这些参与者构成了我们的队列。
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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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。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




