教育、移民与HPV疫苗接种:一项信息随机试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为教育、移民与 HPV 疫苗接种的信息随机试验,本站归类于肿瘤 / 宫颈癌

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表格分类Cervical CancerVulvar CancerAnus CancerPenis CancerMouse PapillomaHead CancerGenital WartNeck Cancer疫苗编码
Education, Immigration and HPV Vaccination: an Informational Randomized Trial

基本信息

模态
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任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

教育、移民与HPV疫苗接种:一项信息随机试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为教育、移民与 HPV 疫苗接种的信息随机试验,本站归类于肿瘤 / 宫颈癌。源站描述涉及宫颈癌、外阴癌、肛门癌、阴茎癌、小鼠乳头状瘤、头癌、生殖器疣、颈癌等条件,并讨论欧洲非欧洲移民疫苗接种率较低、性传播疾病患病率较高、公共资助治疗使用较少,以及文化顾虑、反疫苗信息、生育与声誉担忧、父母教育等可能解释。可用于研究移民背景、教育与 HPV 疫苗接种行为之间的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:宫颈癌、外阴癌、肛门癌、阴茎癌、小鼠乳头状瘤、头癌、生殖器疣、颈癌。在欧洲,非欧洲移民的疫苗接种率低于本地人,性传播疾病患病率更高,公共资助治疗的使用率更低。因此,移民(尤其是女性)面临更严重的可预防健康问题。定性研究表明,移民接种率较低可能源于文化上的顾虑,这些顾虑随后被反疫苗信息利用和针对。这些不良影响涉及生育,而在 HPV 疫苗的情况下——该疫苗在很小年龄接种以预防性传播感染——还涉及与激励婚前性行为相关的声誉顾虑。现有文献还调查了父母教育作为疫苗不信任的替代解释,发现混合

【主题与分类】

主题标签:Cervical Cancer、Vulvar Cancer、Anus Cancer、Penis Cancer、Mouse Papilloma、Head Cancer、Genital Wart、Neck Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04905030

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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

疾病:宫颈癌、外阴癌、肛门癌、阴茎癌、小鼠乳头状瘤、头癌、生殖器疣、颈癌。在欧洲,非欧洲移民的疫苗接种率低于本地人,性传播疾病患病率更高,且对公共资助治疗的利用率更低。因此,移民(尤其是女性)面临更严重的可预防健康问题。定性研究表明,移民接种率较低可能源于文化上的顾虑,而这些顾虑随后被反疫苗信息所利用并针对。这些顾虑包括对生育能力的不良影响,以及在HPV疫苗的情况下——该疫苗在很小年龄接种以预防性传播感染——与激励婚前性行为相关的声誉担忧。现有文献还研究了父母教育作为疫苗不信任的另一种解释,发现的证据不一,表明教育水平与为子女接种疫苗的意愿之间存在非线性关系。

特别是,定性研究强调,针对性错误信息以情绪化内容针对教育程度较低的家长,而以伪科学内容针对教育程度较高的家长。本研究从瑞典全国疫苗接种计划中随机抽取了7500名母亲,她们的孩子(女孩和男孩)将于2021年秋季接种HPV疫苗。母亲们按移民身份进行分层,并通过瑞典人口登记册从整个相关人群中抽样。共有5个分层:(i) 母亲出生于伊朗、伊拉克、阿富汗、索马里、厄立特里亚(不论教育程度)(N=2500);(ii) 母亲出生于瑞典且高中就读时间至多为3年(N=1600);(iii) 母亲出生于瑞典且高中就读时间超过3年但未上过大学(N=1400);(iv) 母亲出生于瑞典且最高学历为本科(N=1000);(v) 母亲出生于瑞典且在获得本科学位后接受过研究生教育(N=1000)。样本量的选择预期达到5

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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