脆弱女性宫颈癌及高级别病变风险数据集：系统综述与meta分析
本数据集来自一项系统综述与meta分析，聚焦高收入及中高收入国家中脆弱女性（低社会经济地位、移民、囚犯、性工作者、物质使用障碍、精神疾病及HIV感染者）罹患宫颈癌与高级别宫颈病变的风险
基本信息
资源简介
脆弱女性宫颈癌及高级别病变风险数据集：系统综述与meta分析
Dataset for the risk of cervical cancer and high grade lesions among vulnerable women: a systematic review and meta-analysis
本数据集来自一项系统综述与meta分析，聚焦高收入及中高收入国家中脆弱女性（低社会经济地位、移民、囚犯、性工作者、物质使用障碍、精神疾病及HIV感染者）罹患宫颈癌与高级别宫颈病变的风险。数据基于截至2024年2月的127项研究，包含汇总风险及亚组特异性风险，以生物学女性为分析对象。该数据可用于评估脆弱人群的宫颈癌疾病负担、探索风险差异，并为健康政策制定与预防干预提供证据支持（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：EU Horizon 2020 (Grant No 964049)。源站首次发布：2025-11-03。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：宫颈癌在很大程度上是可预防的，但每年仍导致约30万例死亡，且对脆弱女性的影响尤为严重。我们旨在估计高收入及中高收入国家中脆弱人群罹患高级别宫颈病变和宫颈癌的风险。我们针对截至2024年2月（HIV相关研究自2004年起）发表的研究，在四个数据库中进行了系统综述与meta分析。我们纳入了低社会经济地位女性、移民、囚犯、性工作者、患有物质使用障碍的女性、患有精神疾病的女性以及HIV感染者。主要结局为宫颈癌和高级别病变的汇总风险；次要结局为亚组特异性风险。分析聚焦于生物学定义上的女性。性别依据作者报告而非自我报告确定。在本研究中，基于127项研究，我们显示脆弱
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 23.95 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30518828.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Social epidemiology、Preventative health care。主题标签：cervical cancer、vulnerability、health policies。本站分类：肿瘤/宫颈癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Social epidemiology、Preventative health care。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_for_the_risk_of_cervical_cancer_and_high_grade_lesions_among_vulnerable_women_a_systematic_review_and_meta-analysis/30518828
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Hassine, Amir; Tisler, Anna; Martel, Myriam; Bardou, Marc (2025). Dataset for the risk of cervical cancer and high grade lesions among vulnerable women: a systematic review and meta-analysis. figshare. Dataset
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30518828.v1
标准获取流程：
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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 24.0 KB。
数据说明
宫颈癌在很大程度上是可以预防的，但每年仍导致约30万例死亡，对弱势女性的影响尤为严重。我们旨在估计高收入和中高收入国家弱势人群中高级别宫颈病变和宫颈癌的风险。我们对截至2024年2月（HIV相关研究自2004年起）发表的研究进行了系统综述和荟萃分析，涵盖四个数据库。我们纳入了社会经济地位低的女性、移民、囚犯、性工作者、患有物质使用障碍的女性、患有精神疾病的女性以及HIV感染者。主要结局是宫颈癌和高级别病变的合并风险；次要结局是各亚组特异性风险。分析聚焦于生物学定义的女性性别。性别根据作者报告确定，而非自我报告。在这项基于127项研究的工作中，我们表明弱势女性面临更高的宫颈癌风险（RR 2.78；95%CI 2.32–3.32）和高级别病变风险（RR 2.5；95%CI 2.05–3.04），支持以公平为重点的预防策略。
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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