突尼斯宫颈癌预防:HPV疫苗引入前妇产科住院医师的知识、态度与实践

该数据集来自突尼斯一项分析性横断面研究,于2024年3月至6月在积极执业的妇产科住院医师中开展,采用基于世界卫生组织(WHO)建议及法国国家卫生管理局和美国国家癌症研究所指南的匿名在线问卷,覆盖宫颈癌筛查与HPV疫苗接种的知识、态度和实践三个领域

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表格Medicine, Health and Life Sciences疫苗编码
Cervical cancer prevention in Tunisia: knowledge, attitudes and practices of obstetrics and gynecology residents before HPV vaccine introduction

基本信息

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

资源简介

突尼斯宫颈癌预防:HPV疫苗引入前妇产科住院医师的知识、态度与实践

Cervical cancer prevention in Tunisia: knowledge, attitudes and practices of obstetrics and gynecology residents before HPV vaccine introduction

该数据集来自突尼斯一项分析性横断面研究,于2024年3月至6月在积极执业的妇产科住院医师中开展,采用基于世界卫生组织(WHO)建议及法国国家卫生管理局和美国国家癌症研究所指南的匿名在线问卷,覆盖宫颈癌筛查与HPV疫苗接种的知识、态度和实践三个领域。研究背景为国家HPV疫苗接种规划(2025年2月实施)引入之前,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。数据可用于医学教育与公共卫生研究(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):该分析性横断面研究于2024年3月至6月在积极执业的突尼斯妇产科住院医师中开展。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美国国家癌症研究所的指南。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%3Af2c7db63ca730b8efc3873b6413decd9b9fc312429d18fa11c18283291e7fb22

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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