索马里Las'anod成人急性发热病例登革热临床特征、相关因素、治疗实践与结局的医院横断面研究数据集

该研究在索马里Sool地区Las’anod选定医院中针对成人急性发热性疾病患者开展。数据集包含社会人口学特征、临床特征、登革热血清学检测结果、相关因素、治疗实践及患者结局等信息

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其他分类登革热急性发热性疾病登革热血清学IgMNS1抗原相关因素治疗结局成人患者
Clinical Characteristics, Associated Factors, Treatment Practices, and Outcomes of Dengue Fever among Adult Acute Febrile Illness Cases in Las'anod, Sool Region, Somalia: A Hospital-Based Cross-Sectional Study

基本信息

模态
其他
大小
0.000070545 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

索马里Las'anod成人急性发热病例登革热临床特征、相关因素、治疗实践与结局的医院横断面研究数据集

该研究在索马里Sool地区Las’anod选定医院中针对成人急性发热性疾病患者开展。数据集包含社会人口学特征、临床特征、登革热血清学检测结果、相关因素、治疗实践及患者结局等信息

Clinical Characteristics, Associated Factors, Treatment Practices, and Outcomes of Dengue Fever among Adult Acute Febrile Illness Cases in Las'anod, Sool Region, Somalia: A Hospital-Based Cross-Sectional Study

【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):该数据集支持题为“Clinical Characteristics, Associated Factors, Treatment Practices, and Outcomes of Dengue Fever among Adult Acute Febrile Illness Cases in Las’anod, Sool Region, Somalia: A Hospital-Based Cross-Sectional Study”的研究。该研究在索马里Sool地区Las’anod选定医院中针对成人急性发热性疾病患者开展。数据集包含社会人口学特征、临床特征、登革热血清学检测结果、相关因素、治疗实践及患者结局等信息。这些数据旨在支持透明性、可重复性以及关于索马里登革热和急性发热性疾病的进一步研究。

【主题与分类】

主题标签:登革热、急性发热性疾病、登革热血清学、IgM、NS1抗原、相关因素、治疗结局、成人患者。本站分类:感染/病毒感染。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.20776933

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 70.5 KB。

数据说明

该数据集支持题为“索马里索尔州拉斯阿诺德成人急性发热病例中登革热的临床特征、相关因素、治疗实践及结局:一项基于医院的横断面研究”的研究。该研究在索马里索尔州拉斯阿诺德选定的医院中,对患有急性发热性疾病的成年患者开展。数据集包含社会人口学特征、临床特征、登革热血清学检测结果、相关因素、治疗实践及患者结局等信息。这些数据旨在支持透明度、可重复性以及关于索马里登革热和急性发热性疾病的进一步研究。

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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