国家层面呼吸照护准备度与哮喘/COPD死亡率数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.21058953

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 231.5 KB。

数据说明

本数据集包含用于技术性呼吸照护准备度与哮喘/COPD死亡负担生态学横断面分析的国家层面变量。数据集包括源自WHO NCD数据门户和WHO全球卫生 Observatory国家能力数据集的技术性呼吸照护准备度指标，涵盖支气管扩张剂吸入剂、类固醇吸入剂、布地奈德-福莫特罗吸入剂、峰流速测量和肺量计检查的可及性。数据集还包括来自WHO全球卫生估计2021的哮喘和COPD死亡与负担估计、烟草使用指标、清洁燃料可及性指标以及世界银行收入组分类。该数据集用于构建技术性呼吸照护准备度指数，检验其与年龄标准化哮喘和COPD死亡率的关联，并将国家划分为负担–准备度类型分组。所有源数据均可从世界卫生组织和世界银行公开获取。提供这些文件旨在支持相关手稿的透明性和可重复性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。