行为风险因素监测系统吸烟数据

BRFSS收集美国成人健康行为数据,包括吸烟状态、烟草使用频率与戒烟情况,是研究尼古丁依赖流行趋势的重要数据来源。

CDCCDC
BRFSS
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表格分类Behavioral Risk Factor Surveillance SystBRFSShealth-related risk behaviorschronic health conditionspreventive servicestelephone surveyspublic health surveillance
Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) Smoking Data

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-09-27

资源简介

行为风险因素监测系统吸烟数据

【一句话概览】

行为危险因素监测系统(BRFSS)是美国主要的健康相关电话调查系统,收集各州居民健康相关风险行为、慢性健康状况和预防性服务使用数据。该系统1984年建立时覆盖15个州,现已在全部50个州、哥伦比亚特区和三个美国领地收集数据,每年完成超过40万次成人访谈,是世界上最大的持续开展的健康调查系统(来源 cdc.gov)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Behavioral Risk Factor Surveillance System》。

【数据内容】

源站原始描述:The Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) is the nation’s premier system of health-related telephone surveys that collect state data about U.S. residents regarding their health-related risk behaviors, chronic health conditions, and use of preventive services. Established in 1984 with 15 states, BRFSS now collects data in all 50 states as well as the District of Columbia and three U.S. territories. BRFSS completes more than 400,000 adult interviews each year, making it the largest co…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):行为危险因素监测系统(BRFSS)是美国首屈一指的与健康相关的电话调查系统,旨在收集各州关于美国居民健康相关风险行为、慢性健康状况及预防性服务使用情况的数据。BRFSS成立于1984年,最初覆盖15个州,如今已在全国50个州以及哥伦比亚特区和3个美国领地收集数据。BRFSS每年完成超过40万次成人访谈,使其成为全球规模最大的持续进行的健康调查系统。

【主题与分类】

主题标签:Behavioral Risk Factor Surveillance Syst、BRFSS、health-related risk behaviors、chronic health conditions、preventive services、telephone surveys、public health surveillance。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.cdc.gov/brfss/

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源站:https://www.cdc.gov/brfss/

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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

BRFSS 是美国CDC的大规模电话健康调查系统,包含吸烟状态、烟草使用频率及戒烟行为等变量,广泛用于尼古丁依赖流行病学研究。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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