HPV感染女性宫颈癌预防行为意向的影响因素:横断面调查
本数据集来自一项在韩国昌原市某综合医院开展的描述性相关研究,纳入129名20至65岁HPV检测阳性成年女性,旨在考察宫颈癌知识、HPV知识、自我效能和不确定性对宫颈癌预防行为意向的影响

基本信息
资源简介
HPV感染女性宫颈癌预防行为意向的影响因素:横断面调查
Factors influencing the intention of cervical cancer preventive behavior in HPV-infected women: a cross-sectional survey
本数据集来自一项在韩国昌原市某综合医院开展的描述性相关研究,纳入129名20至65岁HPV检测阳性成年女性,旨在考察宫颈癌知识、HPV知识、自我效能和不确定性对宫颈癌预防行为意向的影响。数据涵盖预防行为意向得分及其在首次性行为年龄、HPV类型、疫苗接种和避孕套使用等特征上的差异,并采用描述性统计、独立样本t检验、方差分析、Pearson相关系数和多元回归进行分析,可用于探究HPV感染女性预防行为意向的相关因素与预测模型(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:本研究探讨了宫颈癌知识、人乳头瘤病毒(HPV)知识、自我效能和不确定性对HPV感染女性参与宫颈癌预防行为意向的影响。方法:这项描述性相关研究在韩国昌原市一家综合医院中,对129名收到HPV阳性结果的20至65岁成年女性进行。数据集采用描述性统计、独立t检验、方差分析、Pearson相关系数和多元回归进行分析。结果:参与宫颈癌预防行为意向的平均得分较高(4.43±0.65)。该意向在首次性行为年龄(F=7.38,p=.001)、HPV类型(F=4.79,p=.010)、疫苗接种(t=3.19,p=.002)和避孕套使用(t=3.03,p=.003)方面存在显著差异。意向t
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Human papillomavirus、prevention、self efficacy、uncertainty、uterine cervical neoplasm。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/7WYAFA
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源站:https://doi.org/10.7910/dvn/7wyafa
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- OpenDataLab:
数据集大小约 27.4 KB。
数据说明
目的:本研究探讨了宫颈癌知识、人乳头瘤病毒(HPV)知识、自我效能感和不确定性对HPV感染女性采取宫颈癌预防行为意愿的影响。方法:本描述性相关研究在韩国昌原市一家综合医院中,对129名20至65岁、HPV检测结果呈阳性的成年女性进行了调查。数据集采用描述性统计、独立样本t检验、方差分析、Pearson相关系数和多元回归进行分析。结果:采取宫颈癌预防行为意愿的平均得分较高(4.43±0.65)。该意愿在首次性行为年龄(F=7.38,p=.001)、HPV类型(F=4.79,p=.010)、疫苗接种(t=3.19,p=.002)和安全套使用(t=3.03,p=.003)方面存在显著差异。采取宫颈癌预防行为的意愿与HPV知识(r=.22,p=.012)和自我效能感(r=.42,p<.001)呈显著弱至中度正相关。
自我效能(β=.46,p<.001)、首次性交年龄<20岁(β=.45,p<.001)、首次性交年龄20-24岁(β=.29,p=.018)、HPV高危和低危组感染(β=.26,p=.019)、HPV高危组感染(β=.26,p=.026)及接种疫苗(β=.21,p=.007)显著影响了采取宫颈癌预防行为的意向。这些变量解释了该意向34.6%的变异。结论:有必要制定一项计划,有效向HPV感染女性传达关于宫颈癌预防的准确信息,并帮助她们增强自我效能,以提升采取宫颈癌预防行为的意向。
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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