SHARE-MH 队列心理健康调查

SHARE 心理健康(SHARE-MH)队列的建立旨在解决心理健康研究领域临床与遗传数据匮乏的问题。该队列汇集了详细的心理健康问卷回答、常规采集的电子健康数据和遗传数据,为研究人员提供了一个前所未有的可链接数据集

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表格精神与行为障碍心理健康队列研究电子健康数据遗传数据问卷数据
SHARE-MH cohort Mental Health Survey

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

SHARE-MH 队列心理健康调查

SHARE-MH cohort Mental Health Survey 是 SHARE 心理健康(SHARE-MH)队列所依托的心理健康调查数据。该队列的建立旨在解决心理健康研究领域临床与遗传数据匮乏的问题,通过汇集详细的心理健康问卷回答、常规采集的电子健康数据和遗传数据,为研究人员提供一个前所未有的可链接数据集。本次介绍的数据即发送给 SHARE 研究登记参与者的心理健康调查,构成 SHARE-MH 队列的基础,提供关于心理健康以及医疗保健服务交互体验的研究级个体层面数据。该数据集在分类上属于精神与行为障碍 / 其他,来源站为 datashare.ed.ac.uk。

【数据集背景】

SHARE-MH 队列的建立有着明确的问题导向,即心理健康研究领域长期面临临床与遗传数据不足的困境。为应对这一匮乏,该队列将详细的心理健康问卷回答、常规采集的电子健康数据以及遗传数据整合在一起,形成可链接的数据资源。本次所述的心理健康调查数据是发送给 SHARE 研究登记参与者的调查结果,也是整个 SHARE-MH 队列得以形成的基础。它提供了研究级的个体层面数据,覆盖心理健康状况以及个体与医疗保健服务交互的经历。

【数据内容】

该数据集的核心内容是心理健康调查的问卷回答。这些回答来自 SHARE 研究登记的参与者,属于个体层面的研究级数据。调查所涵盖的主题包括心理健康本身,以及受访者与医疗保健服务交互的体验。此外,作为 SHARE-MH 队列整体的一部分,该队列还汇集了常规采集的电子健康数据和遗传数据,从而构成一个可链接的数据集。就本调查数据而言,其直接呈现的是问卷回答内容。

【采集与来源】

数据来源于 SHARE 研究登记的参与者。调查以问卷形式发送给这些参与者,参与者的回答构成了本数据集。来源站为 datashare.ed.ac.uk。该调查数据是 SHARE-MH 队列的组成部分,而该队列整体还纳入了常规采集的电子健康数据和遗传数据。关于调查的具体发放时间、样本量、抽样方法、问卷语言版本等细节,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于心理健康研究,尤其是需要个体层面心理健康数据以及医疗保健服务交互体验数据的场景。由于 SHARE-MH 队列旨在解决临床与遗传数据匮乏的问题,并将问卷回答、电子健康数据和遗传数据链接起来,因此该调查数据可作为可链接数据集的一部分,用于支持需要结合心理健康问卷信息的研究。关于具体的分析用途、研究设计类型或已发表的研究案例,源站未提供。

【使用方法】

该数据集为研究级个体层面数据,可通过来源站 datashare.ed.ac.uk 获取。关于具体的访问流程、下载方式、数据格式、是否需要申请或审批、是否提供数据字典或变量说明等,源站未提供。

【质量与限制】

该数据被描述为研究级个体层面数据,来源于 SHARE 研究登记参与者的心理健康调查。其作为 SHARE-MH 队列基础的一部分,可与常规采集的电子健康数据和遗传数据链接。关于数据的完整性、缺失情况、样本代表性、偏差、随访情况等质量与限制信息,源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用格式、许可条款、使用限制或版权信息,源站未提供。

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    • 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

SHARE心理健康(SHARE-MH)队列的建立旨在解决心理健康研究中临床和遗传数据匮乏的问题。该队列汇集了详细的心理健康问卷回复、常规收集的电子健康数据和遗传数据,为研究人员提供了一个前所未有的可链接数据集。这些数据代表了发送给SHARE研究登记参与者的心理健康调查,构成了SHARE-MH队列的基础。它提供了关于心理健康及与医疗服务互动经历的研究级个体水平数据。

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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