突尼斯妇产科住院医师宫颈癌预防知识态度与实践分析性横断面研究

该数据集来自 search.dataone.org,属于肿瘤/宫颈癌领域,记录了2024年3月至6月在突尼斯在职妇产科住院医师中开展的一项分析性横断面研究

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表格分类Medicine, Health and Life Sciences
Bridging the gap: knowledge, attitudes, and practices of Tunisian obstetrics and gynecology residents in cervical cancer prevention on the eve of HPV vaccination- an analytical cross-sectional study

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
许可
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

突尼斯妇产科住院医师宫颈癌预防知识态度与实践分析性横断面研究

Bridging the gap: knowledge, attitudes, and practices of Tunisian obstetrics and gynecology residents in cervical cancer prevention on the eve of HPV vaccination- an analytical cross-sectional study

该数据集来自 search.dataone.org,属于肿瘤/宫颈癌领域,记录了2024年3月至6月在突尼斯在职妇产科住院医师中开展的一项分析性横断面研究。数据通过匿名在线问卷收集,问卷依据世界卫生组织(WHO)建议以及法国国家卫生管理局和国家癌症研究所的指南设计,涵盖宫颈癌筛查和HPV疫苗接种相关的知识、态度与实践三个维度。研究背景为突尼斯国家HPV疫苗接种规划于2025年2月实施之前,旨在评估住院医师对宫颈癌筛查的知识、态度与实践,并识别影响其筛查表现的因素。数据可用于分析医务人员认知水平、态度倾向与实践行为之间的关系,为筛查培训与疫苗推广提供参考(来源 DataONE,http://creativecommons.org/pu。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):2024年3月至6月,在突尼斯在职妇产科住院医师中开展了一项分析性横断面研究。数据通过匿名在线问卷收集,问卷基于世界卫生组织(WHO)的建议以及法国国家卫生管理局和国家癌症研究所的指南设计。问卷探讨了与宫颈癌筛查和HPV疫苗接种相关的三个领域:知识、态度和实践。在突尼斯国家HPV疫苗接种规划(于2025年2月实施)引入之前的背景下,本研究评估了突尼斯妇产科住院医师对宫颈癌筛查的知识、态度和实践,旨在识别影响其筛查表现的因素。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Af42ee65c1ccf3c6971d5884a381aa894d7bdca07da82bd1f35533d73d467bd1d

使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。

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    • 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

于2024年3月至6月,在积极从事临床工作的突尼斯妇产科住院医师中开展了一项分析性横断面研究。数据采用匿名在线问卷收集,问卷基于世界卫生组织(WHO)的建议以及 French National Authority for Health 和 National Cancer Institute 的指南。问卷探讨了三个领域:与宫颈癌筛查和HPV疫苗接种相关的知识、态度和实践。在国家HPV疫苗接种计划(于2025年2月实施)引入之前的背景下,本研究评估了突尼斯妇产科住院医师对宫颈癌筛查的知识、态度和实践,旨在识别影响其筛查表现的因素。

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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