PLACES:促进健康的本地数据,2021年地点数据发布版
PLACES 2021发布覆盖全美50州和DC,在县、地方、普查区及ZCTA提供模型估计,是500 Cities Project的扩展

基本信息
资源简介
PLACES:促进健康的本地数据,2021年地点数据发布版
PLACES: Local Data for Better Health, Place Data 2021 release
PLACES 2021发布覆盖全美50州和DC,在县、地方、普查区及ZCTA提供模型估计,是500 Cities Project的扩展。数据集含29项指标:4项慢性病相关风险行为、13项健康结局、3项健康状况、9项预防服务,可用于识别健康问题并辅助预防活动,但不宜用于项目或政策评估。数据源包括BRFSS 2019或2018、人口普查及ACS(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 PLACES 2021 发布版基于模型的地方(incorporated places 和 census designated places)层级估计值。PLACES 是原 500 Cities Project 的扩展,覆盖整个美国——50 个州和哥伦比亚特区 (DC)——涵盖县、地方、人口普查区和 ZIP Code Tabulation Area (ZCTA) 层级。它代表了一项史无前例的努力,在 4 个地理层级上以如此大规模统一发布地方区域信息。估计值由 Centers for Disease Control and Prevention (CDC) 的 Division of Population Health, Epidemiology and Surveillance Branch 提供。PLACES 由 Robert Wood Johnson Foundation (RWJF) 与 CDC Foundation 共同资助。该数据集包括 29 项指标的估计值:4 项慢性病相关风险行为、13 项健康结局、3 项健康状况,以及 9 项使用预防性服务。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带来的影响,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 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) 2019 或 2018 年数据、Census Bureau 2010 年人口数据,以及 American Community Survey (ACS) 2015–2019 或 2014–2018 年估计值。2021 发布版对 22 项指标使用 2019 年 BRFSS 数据,对 7 项指标使用…
【主题与分类】
主题标签:places、city、place、brfss、prevalence、risk、behaviors、outcomes、prevention、health。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://www.datalumos.org/datalumos/project/243638/view
下载信息
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数据集获取
源站:https://doi.org/10.3886/E243638
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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
该数据集包含 PLACES 2021 发布版中基于模型的地方(建制地方和人口普查指定地方)级估计值。PLACES 是原始 500 Cities Project 的扩展,覆盖整个美国——50 个州和哥伦比亚特区(DC)——涵盖县、地方、人口普查区和 ZIP Code Tabulation Area (ZCTA) 层级。它代表了一项同类首创的工作,即在 4 个地理层级上为地方区域大规模统一发布信息。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 Robert Wood Johnson Foundation (RWJF) 与 CDC Foundation 共同资助。该数据集包括 29 项指标的估计值:4 项慢性病相关风险行为、13 项健康结局、3 项健康状况,以及 9 项使用预防服务情况。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由地方干预措施引起的效应,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源包括 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) 2019 或 2018 年数据、美国人口普查局 2010 年人口数据,以及 American Community Survey (ACS) 2015–2019 或 2014–2018 年估计值。2021 发布版对 22 项指标使用 2019 年 BRFSS 数据,对 7 项指标使用 2018 年 BRFSS 数据(全部牙齿缺失、牙科就诊、乳房 X 光检查、宫颈癌筛查、结直肠癌筛查、老年人核心预防服务,以及每晚睡眠少于 7 小时)。有 7 项指标基于 2018 年 BRFSS,因为相关问题在 BRFSS 中仅每隔一年询问一次。有关方法的更多信息,请访问 www.cdc.gov/places。收起(下载于 1/12/2026)
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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