基于PHQ-9量表探索抑郁症在三阴性乳腺癌中的意义数据集
该数据集支持一项回顾性队列研究，探讨抑郁症作为三阴性乳腺癌（TNBC）不良预后和化疗耐药独立危险因素的意义。数据包含两部分：全球流行病学数据来自GBD 2021和NHANES 2009–2018，涵盖204个国家乳腺癌与抑郁症的年龄标化DALYs、YLDs、YLLs和死亡率（按SDI地区分层），以及
基本信息
资源简介
基于PHQ-9量表探索抑郁症在三阴性乳腺癌中的意义数据集
Exploring the significance of depression in triple-negative breast cancer based on the PHQ-9 scale
该数据集支持一项回顾性队列研究，探讨抑郁症作为三阴性乳腺癌（TNBC）不良预后和化疗耐药独立危险因素的意义。数据包含两部分：全球流行病学数据来自GBD 2021和NHANES 2009–2018，涵盖204个国家乳腺癌与抑郁症的年龄标化DALYs、YLDs、YLLs和死亡率（按SDI地区分层），以及NHANES中抑郁症状（PHQ-9评估）、癌症诊断及人口学、生活方式和健康协变量的横断面信息。可用于分析抑郁症与TNBC预后及化疗敏感性的关联（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-04-08。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集支持一项回顾性队列研究，探讨抑郁症作为三阴性乳腺癌（TNBC）不良预后和化疗耐药独立危险因素的意义。数据由两部分组成：全球流行病学数据和单中心临床数据。全球流行病学数据来源于全球疾病负担（GBD）2021和美国国家健康与营养调查（NHANES）2009–2018。GBD数据包括204个国家乳腺癌和抑郁症的年龄标化伤残调整寿命年（DALYs）、伤残损失健康寿命年（YLDs）、寿命损失年（YLLs）和死亡率，按社会人口指数（SDI）地区分层。NHANES数据包含参与者抑郁症状（通过PHQ-9评估）、癌症诊断以及人口学、生活方式和健康协变量的横断面信息。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 330.43 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.31962552.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Health equity。主题标签：breast cancer agent、chemo sensitivity。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Health equity。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Exploring_the_significance_of_depression_in_triple-negative_breast_cancer_based_on_the_PHQ-9_scale/31962552
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Tang, Lingfeng (2026). Exploring the significance of depression in triple-negative breast cancer based on the PHQ-9 scale. figshare. Dataset
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31962552
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 330.4 KB。
数据说明
该数据集支持一项回顾性队列研究，探讨抑郁症作为三阴性乳腺癌（TNBC）不良预后和化疗耐药独立危险因素的作用。数据由两部分组成：全球流行病学数据和单中心临床数据。全球流行病学数据来源于全球疾病负担研究（GBD）2021和美国国家健康与营养调查（NHANES）2009–2018。GBD数据包括204个国家按社会人口指数（SDI）地区分层的乳腺癌和抑郁症的年龄标化伤残调整寿命年（DALYs）、伤残所致寿命损失年（YLDs）、早逝所致寿命损失年（YLLs）和死亡率。NHANES数据包含年龄≥20岁参与者中抑郁症状（采用PHQ-9评估）、癌症诊断以及人口学、生活方式和健康协变量的横断面信息。
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
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