乌干达（2015）：育龄妇女宫颈癌筛查与预防治疗的实践与认知（第一轮）
该数据集来自 search.dataone.org，属于肿瘤/宫颈癌分类，主题涉及生殖健康、宫颈癌预防与治疗及认知。源站描述显示，CCSPT 计划旨在改善宫颈癌筛查与治疗的可及性，重点面向 30-49 岁高风险女性，并在肯尼亚、尼日利亚、坦桑尼亚和乌干达开展可扩展试点，通过将筛查和治疗服务纳入生殖健
基本信息
资源简介
乌干达（2015）：育龄妇女宫颈癌筛查与预防治疗的实践与认知（第一轮）
Uganda (2015): Practices and Perceptions about cervical cancer screening and preventive treatment among women of reproductive age (WRA) in Uganda. Round 1.
该数据集来自 search.dataone.org，属于肿瘤/宫颈癌分类，主题涉及生殖健康、宫颈癌预防与治疗及认知。源站描述显示，CCSPT 计划旨在改善宫颈癌筛查与治疗的可及性，重点面向 30-49 岁高风险女性，并在肯尼亚、尼日利亚、坦桑尼亚和乌干达开展可扩展试点，通过将筛查和治疗服务纳入生殖健康网络及农村社区外展来实施。在乌干达，国际伙伴与本地机构 Marie Stopes Uganda、Reproductive Health Uganda 和 PACE 合作。本研究旨在了解乌干达宫颈癌预防、筛查和预防治疗的实践与认知，并确定影响筛查的因素。数据可用于相关健康与社会科学研究（来源 DataONE，https://dataver。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：CCSPT 计划旨在改善优质宫颈癌筛查和治疗的可及性，重点针对最高风险（30-49 岁）女性。该计划的可扩展试点正在肯尼亚、尼日利亚、坦桑尼亚和乌干达实施，方式是将筛查和治疗服务制度化地纳入生殖健康网络（社会特许诊所、生殖健康中心和流动外展），并在没有设施的农村地区开展社区外展。在乌干达，国际伙伴正分别与当地附属机构 Marie Stopes Uganda (MSU)、Reproductive Health Uganda (RHU) 以及 Program for Accessible health, Communication and Education (PACE) 合作。本研究旨在确立乌干达与宫颈癌（预防、筛查和预防治疗）相关的实践与认知。该研究还将确立影响筛查的因素
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences、Social Sciences。本站分类：肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A82cdf80dc9ead9ac50f5c272bec06e552d6e1e2c6e8fbb31532725e12320e774
使用许可：https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN/29616。
下载信息
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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:
数据说明
CCSPT倡议旨在改善最高风险人群（30-49岁女性）获得高质量宫颈癌筛查和治疗的机会。该倡议的可扩展试点正在肯尼亚、尼日利亚、坦桑尼亚和乌干达实施，方式是在生殖健康网络（社会特许经营诊所、生殖健康中心和流动外展服务）内将筛查和治疗服务制度化，并在没有医疗设施的农村地区开展社区外展服务。在乌干达，国际合作伙伴正分别与当地附属机构合作：玛丽斯特普乌干达组织（MSU）、乌干达生殖健康组织（RHU）以及可及健康、传播与教育项目（PACE）。本研究旨在了解乌干达境内与宫颈癌（预防、筛查和预防性治疗）相关的实践和认知。该研究还将确定影响育龄妇女（WRA）癌前病变筛查和预防性治疗的因素。
研究结果将用于完善现有干预措施，这些措施目前在乌干达由宫颈癌筛查和预防治疗（CCSPT）项目实施伙伴和卫生部（MoH）提供，用于治疗癌前病变。
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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