工作相关肺部疾病监测(WoRLD)

WoRLD 是由美国 CDC 运营、NIOSH 维护的工作相关肺部疾病监测系统,提供职业相关呼吸系统疾病的监测数据,涵盖尘肺、职业性哮喘及其他呼吸系统疾病

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Work-Related Lung Disease Surveillance (WoRLD)

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

工作相关肺部疾病监测(WoRLD)

Work-Related Lung Disease Surveillance (WoRLD)

WoRLD 是由美国 CDC 运营、NIOSH 维护的工作相关肺部疾病监测系统,提供职业相关呼吸系统疾病的监测数据,涵盖尘肺、职业性哮喘及其他呼吸系统疾病。数据大多为全国层面的暴露与呼吸系统疾病信息,图表会标注数据是否适用于州级。用户可下载表格、图表、图形以及历版监测报告的 PDF,也可将数据集下载至 SAS 统计软件使用。该数据可用于职业性呼吸系统疾病的监测分析与研究(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):用户可以下载与职业相关呼吸系统疾病有关的表格、图表和图形。背景:工作相关肺部疾病(WoRLD)监测系统由美国疾病控制与预防中心(CDC)运营,由国家职业安全与健康研究所(NIOSH)维护。WoRLD 提供职业相关呼吸系统疾病监测数据。疾病监测数据的示例包括尘肺、职业性哮喘和其他呼吸系统疾病。用户功能:用户可以下载表格、图表、图形以及历版工作相关肺部疾病监测报告的 PDF。用户还可以将数据集下载到 SAS 统计软件中。数据说明:大多数数据涉及全国层面的暴露和呼吸系统疾病。图表和图形会标明数据何时适用于州级。数据来源于

【主题与分类】

主题标签:CDC、NIOSH、occupation、industry、respiratory condition、agriculture、forestry、fishing、construction、health care。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/BZLCGI

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源站:https://doi.org/10.7910/dvn/bzlcgi

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  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。

数据说明

用户可以下载与职业相关呼吸系统疾病有关的表格、图表和数字。 <p><b>背景</b></p>工作相关肺病(WoRLD)监测系统由疾病控制与预防中心(CDC)运营,由国家职业安全与健康研究所(NIOSH)维护。WoRLD提供职业相关呼吸系统疾病的监测数据。疾病监测数据的例子包括尘肺病、职业性哮喘和其他呼吸系统疾病。 <p><b>用户功能</b></p>用户可以下载表格、图表、数字以及过往版本的工作相关肺病监测报告PDF。用户还可以将数据集下载到SAS统计软件中。 <p><b>数据说明</b></p>大多数数据涉及全国范围内的暴露和呼吸系统疾病。图表和图形会标明数据适用于州级的情况。

数据来源于多个渠道,包括:职业与环境诊所协会(AOEC)、劳工统计局(BLS)、疾病控制与预防中心(CDC)、劳工部(DOL)、矿山安全与健康管理局(MSHA)、国家卫生统计中心(NCHS)、国家职业安全与健康研究所(NIOSH)、职业安全与健康管理局(OSHA)、社会保障局(SSA)以及美国人口普查局(BOC)。数据收集的年份及指标更新的日期依据不同指标而异,具体日期随指标记录。数据可在国家和州级层面获取。最新数据可追溯至2009年。

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。

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