巴勒斯坦被占领土加沙妇女乳腺癌症状就诊延迟的影响因素:横断面调查

该横断面调查旨在识别加沙被占领巴勒斯坦领土妇女延迟呈现乳腺癌症状的相关因素。研究在两家政府癌症医院开展,2017年连续接触130名新诊断乳腺癌的巴勒斯坦妇女

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表格分类Oncologypotential delayBreast cancerreasons
Factors affecting delay in the presentation of breast cancer symptoms among women in Gaza, occupied Palestinian territory: A cross-sectional survey

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创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

巴勒斯坦被占领土加沙妇女乳腺癌症状就诊延迟的影响因素:横断面调查

Factors affecting delay in the presentation of breast cancer symptoms among women in Gaza, occupied Palestinian territory: A cross-sectional survey

该横断面调查旨在识别加沙被占领巴勒斯坦领土妇女延迟呈现乳腺癌症状的相关因素。研究在两家政府癌症医院开展,2017年连续接触130名新诊断乳腺癌的巴勒斯坦妇女。临床信息来自医院癌症记录;自发现症状至首次就诊医疗提供者间隔三个月及以上视为延迟。94%(122/130)同意参加,平均年龄51岁(范围23-72),33.6%(31/122)有乳腺癌家族史(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:确定与女性出现乳腺癌症状后延迟就诊相关的因素,以改善被占领巴勒斯坦领土(oPt)的早期诊断。设计:横断面研究。地点:两家政府癌症医院。参与者:2017年1月1日至12月31日期间,在加沙癌症医院的候诊室连续接触了130名居住在加沙、新诊断为乳腺癌的巴勒斯坦女性。120名女性参与并交回了填写完整的问卷。主要和次要结局指标:从医院癌症记录中收集乳腺癌临床信息。女性从自我发现症状到首次向医疗服务提供者就诊之间的间隔为三个月或以上,被视为延迟。结果:在加沙癌症医院就诊的女性中,94%(122/130)同意参与研究。她们的平均年龄为51岁(范围:23-72),33.6%(31/122)有乳腺癌家族史,并且……

【主题与分类】

主题标签:Oncology、potential delay、Breast cancer、reasons。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aac672d47d1f062be4546997fa530d14f06397935af62f73189d4d3c32d6878b5

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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。

数据说明

目的:确定与女性出现乳腺癌症状后延迟就诊相关的因素,以改善被占领巴勒斯坦领土(oPt)的早期诊断。设计:横断面研究。地点:两家政府癌症医院。参与者:2017年1月1日至12月31日期间,在加沙癌症医院的候诊室连续接触了130名居住在加沙、新诊断为乳腺癌的巴勒斯坦女性。120名女性参与并交回了填写完整的问卷。主要和次要结局指标:从医院癌症记录中收集乳腺癌临床信息。女性从自我发现症状到首次向医疗服务提供者就诊之间的间隔为三个月或以上,被视为延迟。结果:在加沙癌症医院就诊的女性中,94%(122/130)同意参与研究。她们的平均年龄为51岁(范围:23-72),33.6%(31/122)有乳腺癌家族史,并且……

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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