数据来源:斯里兰卡海军人员作战结束三年后的心理健康状况:一项随访研究

该数据集来自 Dryad,对应一项关于斯里兰卡海军人员心理健康状况的随访研究。研究在 2009 年中期作战行动结束三年半后开展,采用横断面设计,以简单随机抽样选取在作战地区部署的斯里兰卡海军特种部队与常规部队代表性样本,纳入作战结束前一年内持续在作战地区服役的人员,样本包括 220 名特种部队人员和

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表格分类warcombat
Data from: Mental health status of Sri Lanka Navy personnel three years after end of combat operations: a follow up study

基本信息

模态
表格
大小
0.000117248 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

数据来源:斯里兰卡海军人员作战结束三年后的心理健康状况:一项随访研究

Data from: Mental health status of Sri Lanka Navy personnel three years after end of combat operations: a follow up study

该数据集来自 Dryad,对应一项关于斯里兰卡海军人员心理健康状况的随访研究。研究在 2009 年中期作战行动结束三年半后开展,采用横断面设计,以简单随机抽样选取在作战地区部署的斯里兰卡海军特种部队与常规部队代表性样本,纳入作战结束前一年内持续在作战地区服役的人员,样本包括 220 名特种部队人员和 275 名常规部队人员。数据可用于分析作战结束后军人的心理健康状况、创伤事件暴露及其与 2009 年结果的比较(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2015。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究的主要目的是评估海军特种部队和常规部队在 2009 年中期作战行动结束三年半后的心理健康状况,并将其与 2009 年的调查结果进行比较。这项横断面研究在作战行动结束三年半后在斯里兰卡海军(SLN)中开展。采用简单随机抽样,选取部署在作战地区的 SLN 特种部队和常规部队的代表性样本。研究仅纳入在作战行动结束前一年期间持续在作战地区服役的人员。样本包括 220 名特种部队人员和 275 名常规部队人员。与常规部队相比,经历潜在创伤事件的特种部队人员数量显著更多。与作战行动结束后的时期相比,

【主题与分类】

主题标签:war、combat。本站分类:精神与行为障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.j1r30

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 117.2 KB。

数据说明

本研究的主要目的是评估海军特种部队和常规部队在2009年年中作战行动结束三年半后的心理健康状况,并将其与2009年的调查结果进行比较。这项横断面研究是在作战行动结束三年半后在斯里兰卡海军(SLN)中进行的。采用简单随机抽样方法,选取了部署在作战地区的斯里兰卡海军特种部队和常规部队的代表性样本。研究仅纳入在作战行动结束前一年期间连续在作战地区服役的人员。样本包括220名特种部队人员和275名常规部队人员。与常规部队相比,经历潜在创伤事件的特种部队人员数量显著更多。与作战行动结束后不久的时期相比,特种部队中,心理困扰和疲劳的患病率略有上升,而危险饮酒和多种躯体症状则略有下降。

在正规部队中,心理困扰、疲劳和多种躯体症状的患病率下降,而危险饮酒的患病率从16.5%上升至25.7%。同一时期,特种部队和正规部队的吸烟患病率均翻了一番。创伤后应激障碍(PTSD)的患病率在特种部队中从1.9%降至0.9%,在正规部队中从2.07%降至1.1%。作战行动结束三年半后,斯里兰卡海军(SLN)正规部队的心理健康问题有所减少,而特种部队则无显著变化。正规部队的危险饮酒以及特种部队和正规部队的吸烟情况均有所增加。

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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