宫颈癌筛查参与率的独立预测因素
该数据集来自 figshare，配套 PLOS ONE 2016 年论文，聚焦农村女性宫颈癌筛查参与情况及其相关因素。数据以单个 Excel 表格（Table 5.xls）形式提供，内容为筛查参与率的独立预测因素分析结果，涉及医疗可及性、数据收集方法、STATA 分析及 AOR 等指标
基本信息
资源简介
宫颈癌筛查参与率的独立预测因素
Independent predictors of uptake of cervical cancer screening.
该数据集来自 figshare，配套 PLOS ONE 2016 年论文，聚焦农村女性宫颈癌筛查参与情况及其相关因素。数据以单个 Excel 表格（Table 5.xls）形式提供，内容为筛查参与率的独立预测因素分析结果，涉及医疗可及性、数据收集方法、STATA 分析及 AOR 等指标。可用于了解宫颈癌筛查行为的影响因素，支持后续流行病学分析与卫生服务研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Uptake of Cervical Cancer Screening and Associated Factors among Women in Rural Uganda: A Cross Sectional Study》发表于 PLOS ONE（2016），DOI：10.1371/journal.pone.0149696。源站首次发布：2016-02-19。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：宫颈癌筛查接受的独立预测因素。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0149696.t005。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Cancer、Infectious Diseases。主题标签：health care access、data collection methods、Cross Sectional Study BackgroundIn、Cervical Cancer Screening、STATA、cancer screening、AOR、health worker。本站分类：肿瘤/宫颈癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Cancer、Infectious Diseases。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Independent_predictors_of_uptake_of_cervical_cancer_screening_/2571058
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Ndejjo, Rawlance; Mukama, Trasias; Musabyimana, Angele; Musoke, David (2016). Independent predictors of uptake of cervical cancer screening.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-02，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Independent predictors of uptake of cervical cancer screening.
- DOI：10.1371/journal.pone.0149696.t005
- 发布日期：2016-02-19
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Independent_predictors_of_uptake_of_cervical_cancer_screening_/2571058
命令行下载
curl -L -o "Table 5.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/4214173"
文件清单
Table 5.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 KB（源站 API 实测）。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Independent predictors of uptake of cervical cancer screening.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0149696.t005（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Independent_predictors_of_uptake_of_cervical_cancer_screening_/2571058）。
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