巴塞尔早产儿研究 (BSPC)

巴塞尔早产儿研究 (BSPC) 是一项纵向队列研究,聚焦极早产儿(胎龄小于32周)与足月出生儿童在睡眠行为及下丘脑-垂体-肾上腺皮质轴 (HPAA) 功能方面的对比

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时间序列回归Birth WeightMedicine, Health and Life SciencesMental healthMovementSleepIntelligenceChildSurveys and QuestionnairesCortisolElectroencephalographygrowth & developmentPreterm Birth
Basel Study of Preterm Children (BSPC)

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2026-10-11

资源简介

巴塞尔早产儿研究 (BSPC)

Basel Study of Preterm Children (BSPC)

巴塞尔早产儿研究 (BSPC) 是一项纵向队列研究,聚焦极早产儿(胎龄小于32周)与足月出生儿童在睡眠行为及下丘脑-垂体-肾上腺皮质轴 (HPAA) 功能方面的对比。早产儿于2001年6月至2006年12月出生于瑞士巴塞尔,从260名极早产儿原始队列中招募;足月儿通过官方出生通知招募,并按年龄和性别匹配。儿童在平均8岁、10岁和12岁时参与三波研究,共纳入214名儿童。数据涵盖睡眠、智力、心理健康、皮质醇、脑电图、生长发育及问卷调查等主题,可用于研究早产对认知、社会情绪和心理健康长期影响(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:与足月出生儿童相比,极早产儿在日后出现认知、社会情绪和心理健康问题的比率更高。巴塞尔早产儿研究 BSPC 侧重于研究早产儿和足月出生儿童的睡眠行为以及下丘脑-垂体-肾上腺皮质轴 (HPAA) 功能。设计与参与者:BSPC 是一项纵向队列研究,对象为极早产儿(胎龄小于32周)以及按年龄和性别匹配的足月出生儿童对照组。早产儿出生于2001年6月至2006年12月,从当时在瑞士巴塞尔出生的260名极早产儿原始队列中招募。足月出生儿童通过官方出生通知招募。儿童在平均8岁、10岁和12岁时参与三波研究。总共214名儿童和

【主题与分类】

主题标签:Birth Weight、Medicine, Health and Life Sciences、Mental health、Movement、Sleep、Intelligence、Child、Surveys and Questionnaires、Cortisol、Electroencephalography。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A19c33f03f03da8c3bcb03db6181c697b547cebd7fe8ef7f2251a2347ed78cf48

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    • 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

背景:与足月出生的儿童相比,极早产儿在日后生活中出现认知、社会情感和心理健康问题的比率更高。巴塞尔早产儿研究(BSPC)重点关注早产儿和足月儿的睡眠行为以及下丘脑-垂体-肾上腺皮质轴(HPAA)功能。设计与参与者:BSPC是一项纵向队列研究,研究对象为极早产儿(妊娠不足32周),并设有按年龄和性别匹配的足月儿对照组。早产儿出生于2001年6月至2006年12月之间,从瑞士巴塞尔该时期出生的260名极早产儿的原始队列中招募。足月儿通过官方出生通知招募。儿童在平均年龄8岁、10岁和12岁时参加了3轮研究。共有214名儿童及其父母参与(108名极早产儿和106名足月儿),但参与者人数因测量时间点和相应测量指标而异。

测量指标:测量内容包括(a)关于儿童幸福感、行为与情绪问题、睡眠行为与问题、体育活动与锻炼水平以及养育行为的家长和儿童报告问卷,(b)关于儿童心理健康的访谈(Kinder-DIPS),(c)认知发展,(d)运动发展和步态发展的测量,(e)儿童HPAA功能的评估,(f)睡眠的脑电图/多导睡眠图评估,(g)用于测量睡眠和体育活动的活动记录仪/活动监测,以及(h)用于评估脑源性神经营养因子(BDNF)浓度的血液样本。

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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