National Asthma Survey (NAS) 全国哮喘调查

National Asthma Survey (NAS) 由 CDC 与 NCHS 联合开展、NCEH 资助,聚焦哮喘控制的社会经济、环境与行为预测因素,并考察哮喘患者的照护内容与就医体验

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National Asthma Survey (NAS)

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-12
版本
2.0

资源简介

National Asthma Survey (NAS) 全国哮喘调查

National Asthma Survey (NAS)

National Asthma Survey (NAS) 由 CDC 与 NCHS 联合开展、NCEH 资助,聚焦哮喘控制的社会经济、环境与行为预测因素,并考察哮喘患者的照护内容与就医体验。健康指标涵盖哮喘发作、哮喘教育、因哮喘缺课或缺勤、处方使用等。用户可下载调查工具、方法报告、频数统计与编码手册的 PDF,以及公共访问数据集(SAS 格式)。该数据可用于分析哮喘控制相关因素、医疗资源使用与健康结局,适合呼吸系统疾病与公共卫生研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2009。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):用户可以下载关于哮喘控制的社会经济、环境和行为预测因素的数据。背景:National Asthma Survey (NAS) 是 Centers for Disease Control and Prevention (CDC) 与 National Center for Health Statistics (NCHS) 的联合项目,由 National Center for Environmental Health (NCEH) 资助。National Asthma Survey 考察哮喘控制的社会经济、环境和行为预测因素。该调查探讨哮喘患者的照护内容和医疗保健经历。健康指标包括但不限于:哮喘发作、哮喘教育、因哮喘缺课/缺勤天数以及处方使用。用户功能:用户可以下载调查工具、方法报告、频数统计和编码手册的 PDF。用户可以将公共访问数据集下载为 SAS 统计

【主题与分类】

主题标签:CDC、SLAITS、asthma、behavior、environment、health care、healthcare、asthma medication、asthma symptoms、asthma episode。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/26H9DZ

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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

用户可以下载有关哮喘控制的社会经济、环境和行为预测因素的数据。<p><b>背景</b></p>国家哮喘调查(NAS)是疾病控制与预防中心(CDC)与国家卫生统计中心(NCHS)的合作项目,由国家环境健康中心(NCEH)赞助。国家哮喘调查旨在探究哮喘控制的社会经济、环境和行为预测因素。该调查探讨了哮喘患者的护理内容和医疗保健经历。健康指标包括但不限于:哮喘发作、哮喘教育、因哮喘缺课/缺勤天数以及处方药使用情况。<p><b>用户功能</b></p>用户可以下载调查工具、方法报告、频数统计和代码簿的PDF文件。用户可以将公开访问的数据集下载到SAS统计软件中。<p><b>数据说明</b></p> 访谈对象为18岁以上的个人,或18岁以下儿童中最了解其健康状况的父母或监护人。

全国哮喘调查于2003年2月至2004年2月期间在全国样本中开展。四州样本调查则在加利福尼亚州、得克萨斯州、伊利诺伊州和阿拉巴马州于2003年3月至2004年3月期间进行。

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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