SAIL COPD与哮喘交互作用分析补充结果表

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5522/04/30120475

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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   • 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

本数据集包含了一项纵向研究中交互作用分析的详细结果，该研究旨在探讨威尔士地区住房能源效率与哮喘及慢性阻塞性肺疾病（COPD）发病率之间的关系。研究利用了安全匿名信息链接（SAIL）数据库中的关联数据，将个体层面的初级保健健康记录与住宅层面的能源性能证书（EPC）数据相连接。本数据集包含Excel电子表格中的四个标签页，分别展示了Cox比例风险回归模型的结果，这些模型分别纳入了吸烟状况、住房权属类型、房产类型和城乡属性的交互项，且针对两种结局（哮喘，标签1和2；COPD，标签3和4）和暴露因素（墙体类型，标签1和3；EPC评级类别，标签2和4）分别进行分析。

开展这些分析是为了探究住房能源效率措施（具体为墙体保温类型和总体EPC评级等级）与呼吸系统健康结局（哮喘和COPD发病率）之间的关联是否受到这些关键社会人口学和住房特征的修饰（选择吸烟和乡村性，分别因其对室内和室外空气污染的潜在影响）。各标签页为：Interactions - Asthma wall type.csv：墙体保温类型与吸烟状况、住房权属类型、房产类型和乡村性之间交互作用与哮喘发病率相关的结果。Interactions - Asthma and EPC.csv：EPC评级等级与吸烟状况、住房权属类型、房产类型和乡村性之间交互作用与哮喘发病率相关的结果。Interactions - COPD wall type.csv：墙体保温类型与吸烟状况、住房权属类型、房产类型和乡村性之间交互作用与COPD发病率相关的结果。Interactions - COPD and EPC.csv：EPC评级等级与吸烟状况、住房权属类型、房产类型和乡村性之间交互作用与COPD发病率相关的结果。

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。