PLACES：促进健康的本地数据（2023年版人口普查区数据）
PLACES 2023发布人口普查区数据，提供基于模型的普查区估计，覆盖美国50州和哥伦比亚特区，涵盖县、地方、普查区等四级
基本信息
资源简介
PLACES：促进健康的本地数据（2023年版人口普查区数据）
PLACES: Local Data for Better Health, Census Tract Data 2023 release
PLACES 2023发布人口普查区数据，提供基于模型的普查区估计，覆盖美国50州和哥伦比亚特区，涵盖县、地方、普查区等四级。估计由CDC提供。数据含36项指标：健康结局13项、预防服务使用9项、慢性病相关健康风险行为4项、残疾7项、健康状况3项，可用于识别新出现健康问题并帮助制定公共卫生预防活动；因小区域模型无法检测本地干预效果，不宜用于项目或政策评估（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含基于模型的人口普查区估计值。PLACES覆盖整个美国——50个州和哥伦比亚特区——涵盖县、地方、人口普查区和邮政编码制表区层级。它在四个地理层级上以这种大范围为地方区域统一提供信息。估计值由美国疾病控制与预防中心（CDC）人口健康司流行病学与监测处提供。PLACES由罗伯特·伍德·约翰逊基金会与CDC基金会共同资助。该数据集包含36项指标的估计值：13项健康结局、9项预防性服务利用、4项慢性病相关健康风险行为、7项残疾和3项健康状况。这些估计值可用于识别新出现的健康问题，并帮助制定和实施有效、有针对性的公共卫生预防活动。由于小区域模型无法检测地方干预措施产生的效应，提醒用户不要将这些估计值用于项目或政策评估。用于生成这些基于模型估计值的数据来源包括行为危险因素监测系统（BRFSS）2021年或2020年数据、美国人口普查局2010年人口数据，以及美国社区调查2015—2019年估计值。2023年发布版对29项指标使用2021年BRFSS数据，对7项指标使用2020年BRFSS数据（牙齿全部脱落、牙科就诊、乳房X线摄影、宫颈癌筛查、结直肠癌筛查、老年人核心预防性服务以及睡眠不足7小时），这些指标由该调查每隔一年收集一次数据。有关方法的更多信息，请访问 www.cdc.gov/places。收起
【主题与分类】
主题标签：places、census tract、brfss、prevalence、risk、behaviors、outcomes、prevention、health、status。本站分类：肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://www.datalumos.org/datalumos/project/244408/version/V1/view
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.3886/E244408V1
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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
本数据集包含基于模型的普查区估算数据。PLACES覆盖整个美国——50个州及哥伦比亚特区——涵盖县、地方、普查区和邮政编码制表区四个地理层级。它在四个地理层级的局部区域上大规模地统一提供信息。估算数据由疾病控制与预防中心（CDC）人口健康司流行病学与监测处提供。PLACES由罗伯特·伍德·约翰逊基金会与CDC基金会共同资助。该数据集包含36项指标的估算值：13项健康结局指标、9项预防性服务利用指标、4项慢性病相关健康风险行为指标、7项残疾指标和3项健康状况指标。这些估算值可用于识别新出现的健康问题，并有助于制定和开展有效、有针对性的公共卫生预防活动。由于小区域模型无法检测地方干预措施产生的效应，提醒用户不要将这些估算值用于项目或政策评估。用于生成这些基于模型估算值的数据来源包括：2021年或2020年行为风险因素监测系统（BRFSS）数据、人口普查局2010年人口数据，以及2015—2019年美国社区调查估算数据。2023年发布版本对29项指标使用了2021年BRFSS数据，对7项指标使用了2020年BRFSS数据（该调查每两年收集一次数据：全部牙齿脱落、牙科就诊、乳房X线检查、宫颈癌筛查、结直肠癌筛查、老年人的核心预防性服务，以及睡眠不足7小时）。有关方法学的更多信息，请访问www.cdc.gov/places。收起（下载于2026年1月16日）
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
