比利时青少年情境特异性久坐时间相关社会人口学、社会认知、健康与物理环境变量的一年随访数据

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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.7fj5q

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数据说明

引言：需要更多关于青少年特定情境下静坐时间相关多层次生态变量的知识。本研究探讨了静坐行为生态领域（包括社会人口学、社会认知、健康相关和物理环境变量）与青少年在看电视、使用电脑、电子游戏和机动交通中静坐时间的横断面和纵向关联。方法：在这项纵向研究中，一个比利时青少年样本在学校完成了关于特定情境静坐时间及相关生态变量的问卷。基线时，从513名青少年（15.0±1.7岁）中收集了完整数据。在一年的随访中，有340名参与者的完整数据可用（保留率：66.3%）。进行了多层次线性回归分析，以探讨特定情境静坐时间的横断面相关因素（基线变量）和纵向预测因素（变化分数变量）。结果：社会认知相关因素/预测因素与特定情境静坐时间的关联最为频繁。

纵向分析显示，随着时间推移，认为看电视令人愉悦（p < .001）、将看电视视为一种放松方式（p < .05）、父母/看护者的电视时间（p < .01）以及兄弟姐妹的电视时间（p < .001）的增加，与随访时看电视期间更多的静坐行为相关。随着时间推移，认为在闲暇时间使用电脑令人愉悦（p < .01）以及兄弟姐妹的电脑时间（p < .001）的增加，与随访时使用电脑期间更多的静坐行为相关。潜在预测因素的变化均与机动化交通期间或电子游戏期间静坐行为的变化无显著关联。结论：未来旨在减少看电视和使用电脑的干预研究应认识到兄弟姐妹行为的重要性以及青少年在……期间体验到的愉悦感

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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