乌干达Wakiso和Mukono地区渔业社区年轻女性HPV疫苗接种情况
该数据集来自search.dataone.org,聚焦乌干达Wakiso和Mukono地区渔业社区年轻女性的人乳头瘤病毒(HPV)疫苗接种情况

基本信息
资源简介
乌干达Wakiso和Mukono地区渔业社区年轻女性HPV疫苗接种情况
Uptake of Human Papilloma Virus vaccine among young women living in fishing communities in Wakiso and Mukono districts, Uganda
该数据集来自search.dataone.org,聚焦乌干达Wakiso和Mukono地区渔业社区年轻女性的人乳头瘤病毒(HPV)疫苗接种情况。数据基于2020年对94名9至25岁年轻女性的二次分析,这些参与者来自Kasenyi登陆点和Koome岛两个渔业社区。数据集记录了参与者自我报告的HPV疫苗接种情况,并涉及相关的社会人口学因素,可用于分析渔业社区年轻女性HPV疫苗的接种率及其影响因素,为宫颈癌预防和疫苗推广提供参考(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):人乳头瘤病毒(HPV)是宫颈癌的可预防病因,宫颈癌是乌干达女性中最常见的癌症。乌干达卫生部自2015年起将HPV疫苗纳入免费常规免疫规划。该政策实施五年后,我们于2020年评估了乌干达中部渔业社区年轻女性对HPV疫苗的接种情况及相关社会人口学因素。我们分析了来自两个渔业社区(Kasenyi登陆点和Koome岛)的94名9至25岁年轻女性的二次数据,这些参与者是在一项旨在促进孕产妇和儿童疫苗意识的初级实施研究中招募的。我们将HPV疫苗接种情况评估为自我报告曾接种过至少一剂HPV疫苗的参与者比例。我们评估了与HPV疫苗接种相关的社会人口学因素。
【主题与分类】
主题标签:fishing community、Vaccines、Cervical cancer、HPV、Women's health。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A11fd106680201dce0acb8f8edd17d425a30a3b9fcbfefd909e4bd59ac6655a72
下载信息
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- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
人乳头瘤病毒(HPV)是导致宫颈癌的一种可预防病因,而宫颈癌是乌干达女性中最常见的癌症。乌干达卫生部自2015年起将HPV疫苗纳入免费常规免疫规划。该政策实施五年后,我们于2020年评估了乌干达中部渔业社区年轻女性对HPV疫苗的接种情况及相关社会人口学因素。我们分析了来自两个渔业社区(Kasenyi登陆点和Koome岛)的94名9至25岁年轻女性的二手数据,这些参与者是在一项旨在提高孕产妇和儿童疫苗认知的初级实施研究中招募的。我们将HPV疫苗接种情况评估为自我报告曾至少接种过一剂HPV疫苗的参与者比例。我们使用经研究地点聚类调整的改良泊松回归模型,在STATA 17版中评估了与HPV疫苗接种相关的社会人口学因素。
这是一项二次分析,数据来源于一个更大规模的实施项目,该项目旨在提高乌干达瓦基索区和穆科诺区渔业社区对孕产妇疫苗的认知。该数据由数据管理员从主数据集中提取,未包含任何可识别身份的信息。数据分析使用STATA 17.0版(美国德克萨斯州)完成。
乌干达瓦基索区和穆科诺区渔业社区年轻女性中人乳头瘤病毒疫苗的接种情况
该数据集为STATA文件(使用STATA 17.0版创建)。它包含分析中使用的所有变量,这些分析产生了本手稿中所报告的研究结果。变量描述和值标签已在文件中提供。
数据及文件结构说明
数据为STATA文件格式,扩展名为“dta”。可在STATA软件中打开。每个变量的值已通过相应的值标签进行了定义,同时变量
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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