DASH - 青少年风险行为监测系统(YRBSS):高中——含性取向
该数据集来自美国疾病控制与预防中心(CDC)的青少年风险行为监测系统(YRBSS),覆盖2015-2017年高中阶段数据,并纳入性取向相关信息

基本信息
资源简介
DASH - 青少年风险行为监测系统(YRBSS):高中——含性取向
DASH - Youth Risk Behavior Surveillance System (YRBSS): High School – Including Sexual Orientation
该数据集来自美国疾病控制与预防中心(CDC)的青少年风险行为监测系统(YRBSS),覆盖2015-2017年高中阶段数据,并纳入性取向相关信息。YRBSS监测青少年和青年六类优先健康行为,包括导致非故意伤害和暴力的行为、烟草使用、酒精和其他药物使用、与意外怀孕和性传播感染(含HIV)相关的性行为、不健康饮食行为以及缺乏身体活动,同时监测肥胖和哮喘等健康问题的流行情况。数据包含2015年全国、州和地方层面信息,涉及性认同和性接触对象两个方面,可用于青少年风险行为与健康状况的调查研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):2015-2017。高中数据集——包含性取向。青少年风险行为监测系统(YRBSS)监测青少年和青年中六类优先健康行为:1)导致非故意伤害和暴力的行为;2)烟草使用;3)酒精和其他药物使用;4)与意外怀孕和性传播感染(STIs)相关的性行为,包括人类免疫缺陷病毒(HIV)感染;5)不健康饮食行为;以及6)缺乏身体活动。此外,YRBSS还监测肥胖和哮喘以及其他优先健康行为的流行情况。该数据集包含2015年的全国、州和地方数据,涵盖性取向的两个方面——性认同和性接触对象的性别。有关YRBSS的更多信息可在www.cdc.gov/yrbss找到。收起
【主题与分类】
主题标签:youth online、risk behavior、sexual orientation、sexual contacts、sexual identity、survey、high school、yrbs。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面:https://www.datalumos.org/datalumos/project/243628/version/V1/view
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.3886/e243628v1
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
2015-2017年。高中数据集——包含性取向。青少年风险行为监测系统(YRBSS)监测青少年和年轻成年人中六类重点健康行为:1)导致非故意伤害和暴力的行为;2)烟草使用;3)酒精和其他药物使用;4)与意外怀孕和性传播感染(STIs)相关的性行为,包括人类免疫缺陷病毒(HIV)感染;5)不健康的饮食行为;以及6)缺乏身体活动。此外,YRBSS还监测肥胖和哮喘的患病率以及其他重点健康行为。该数据集包含2015年的全国、州和地方数据,其中包括性取向的两个方面——性身份和性接触对象的性别。有关YRBSS的更多信息,请访问www.cdc.gov/yrbss。收起
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




