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创建/更新时间

2026-10-01

资源简介

加利福尼亚州家族性癌症相对风险

种族/族裔在早发癌症遗传易感性中的作用，可通过比较不同族裔群体间基于家族的癌症一致率来估计。我们使用关联的加利福尼亚州健康登记数据库，评估了0-26岁确诊患者的一级亲属的相对癌症风险，以及发生不同第二恶性肿瘤（SPMs）的相对风险

Relative risks of familial cancers in California

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：种族/族裔在早发癌症遗传易感性中的作用，可通过比较不同族裔群体间基于家族的癌症一致率来估计。我们使用关联的加利福尼亚州健康登记数据库，评估了0-26岁确诊患者的一级亲属的相对癌症风险，以及发生不同第二恶性肿瘤（SPMs）的相对风险。1989-2015年，我们识别出29,631例癌症患者和62,863名健康家庭成员。在癌症先证者中，其兄弟姐妹和母亲患任何癌症的相对风险升高[标准化发病率比（SIR）=3.32；95%置信区间（CI）：2.54-4.35；P<0.001]，发生SPM的相对风险也升高（SIR=7.12；95%CI：5.46-9.28；P<0.001）。与非拉丁裔白人受试者（SIR=2.60；95%CI：1.66-4.06）相比，拉丁裔的兄弟姐妹和母亲患任何癌症的相对风险更高（P=0.001）（SIR=3.36；95%CI：2.24-5.05）。拉丁裔在一级亲属中的相对风险更高，并且SPM风险也更高，与……相比。

【主题与分类】

主题标签：肿瘤登记、关联数据、早发肿瘤、遗传易感性、第二原发癌、种族差异、风险评估、队列研究。本站分类：肿瘤。

【获取与许可】

源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A0bdb10f631f8610060f802c28d9bf3407cfd9f367035f1d5fce850f4f08b5365

原始链接

https://search.dataone.org/view/sha256%3A0bdb10f631f8610060f802c28d9bf3407cfd9f367035f1d5fce850f4f08b5365

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源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A0bdb10f631f8610060f802c28d9bf3407cfd9f367035f1d5fce850f4f08b5365

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
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。

数据说明

种族/族裔在早发性癌症遗传易感性中的作用，可通过比较不同族裔群体间基于家族的癌症一致率来估计。我们使用关联的 California 健康登记数据库，评估 0-26 岁之间确诊患者的一级亲属的相对癌症风险，以及发生不同第二恶性肿瘤（SPMs）的相对风险。1989-2015 年间，我们识别出 29,631 例癌症患者和 62,863 名健康家庭成员。对于患有癌症的先证者，其兄弟姐妹和母亲发生任何癌症的相对风险增加[标准化发病比（SIR）=3.32；95%置信区间（CI）：2.54-4.35；P<0.001]，发生 SPM 的相对风险也增加（SIR=7.12；95%CI：5.46-9.28；P<0.001）。与非拉丁裔白人受试者（SIR=2.60；95%CI：1.66-4.06）相比，在拉丁裔（SIR=3.36；95%CI：2.24-5.05）中观察到兄弟姐妹和母亲发生任何癌症的相对风险更高（P=0.001）。与……相比，拉丁裔在一级亲属中具有更高的相对风险，且 SPM 风险更高。

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