60岁后宫颈筛查效果与筛查史:全国队列研究-114302

该数据集来自瑞典全国队列研究,基于Total Population Register识别1919年1月至1945年12月出生、自51岁起居住在瑞典的女性,并依据各县启动宫颈筛查电子记录年份及居住县,纳入569,132名自51岁起有筛查记录的女性

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Effectiveness of cervical screening after age 60 according to screening history: nationwide cohort study

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11
版本
1.0

资源简介

60岁后宫颈筛查效果与筛查史:全国队列研究

Effectiveness of cervical screening after age 60 according to screening history: nationwide cohort study

该数据集来自瑞典全国队列研究,基于Total Population Register识别1919年1月至1945年12月出生、自51岁起居住在瑞典的女性,并依据各县启动宫颈筛查电子记录年份及居住县,纳入569,132名自51岁起有筛查记录的女性。研究关注60岁后宫颈癌发病率,以及61-65岁筛查与51-60岁筛查史分层之间的关联,可用于评估高龄女性停止筛查的时机与策略(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在开展宫颈筛查数十年的国家,较高年龄女性宫颈癌发病率相对较高是一个问题。关于何时以及如何停止筛查仍存在争议。现有关于较高年龄宫颈筛查有效性的基于人群的研究未考虑女性的筛查史。我们开展了一项全国队列研究,调查60岁后宫颈癌发病率及其与61-65岁宫颈筛查的关联,并按51-60岁筛查史分层。利用Total Population Register,我们识别了1919年1月至1945年12月出生、自51岁起居住在瑞典的女性。根据每个县开始宫颈筛查电子记录的年份以及女性的居住县,我们进一步识别了569,132名自51岁起有宫颈筛查记录可用的女性。女性的筛查

【主题与分类】

主题标签:cervical screening、cervical screening、cervical cancer prevention、cervical cancer prevention、cervical cancer、cervical cancer、older age、äldre personer、HEALTH、HÄLSA。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://researchdata.se/catalogue/dataset/snd1028-1

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    • 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

在开展宫颈筛查数十年的国家中,老年女性宫颈癌发病率相对较高是一个问题。关于何时以及如何停止筛查仍存在争议。现有的关于老年女性宫颈筛查有效性的基于人群的研究并未考虑女性的筛查史。我们开展了一项全国性队列研究,以调查60岁以后宫颈癌的发病率及其与61-65岁宫颈筛查的关联,并按51-60岁的筛查史进行分层。利用总人口登记册,我们确定了1919年1月至1945年12月出生、自51岁起居住在瑞典的女性。根据各县开始电子记录宫颈筛查的年份以及女性的居住县,我们进一步确定了569,132名自51岁起有宫颈筛查记录可用的女性。女性的筛查记录、宫颈癌发生情况以及教育水平分别从瑞典国家宫颈筛查登记处、国家癌症登记处和LISA(健康保险与劳动力市场研究纵向整合数据库)中检索获得。

我们使用竞争风险回归模型展示了61至80岁宫颈癌的累积发病率,并通过Cox模型比较了61至65岁筛查状态下的宫颈癌风险比,校正了出生队列和教育水平,并以50多岁时的筛查史为条件。我们发现,对于50多岁时未接受筛查或筛查结果异常的妇女,61至65岁进行宫颈筛查与随后宫颈癌风险的统计学显著降低相关。对于50多岁时筛查结果为阴性的妇女,未来患癌风险并不大,继续筛查相关的风险降低似乎有限。这些发现应为当前关于停止宫颈筛查的年龄和标准的辩论提供依据。目的:为了提供证据,f

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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