COVID-19疫情后赞比亚卢萨卡成年人与医护人员接种新疫苗意愿数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.z08kprrqk

标准获取流程：

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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。

数据集大小约 37.7 KB。

数据说明

为评估赞比亚卢萨卡社区成员和医护人员（HCWs）对新引入成人疫苗的接种意愿，并结合既往COVID-19疫苗接种情况和感知疾病威胁，同时确定可信的疫苗信息来源，我们于2023年11月13日至12月15日对随机抽取的社区成员和便利抽取的医护人员进行了横断面调查。我们通过自我报告的COVID-19疫苗接种情况、社区角色、疫苗类型（COVID-19加强针、HIV、结核病、疟疾、肺炎、腹泻病）以及信息来源，采用调整后的混合效应泊松回归和调整概率模型评估未来接种意愿。共纳入395名社区成员（79.2%）和104名医护人员（20.8%）（N=499）。社区成员（平均得分=83.6%）和医护人员（平均得分=86.0%）对新疫苗的接种意愿较高，但意愿因疫苗类型而异。既往COVID-19疫苗接种情况（0、1、2+剂）影响社区成员接种新型COVID-19疫苗的意愿（分别为43.3%、62.8%和79.7%），但与其他任何疫苗类型均无关。

接种疫苗的意愿与感知到的疾病严重性和易感性以及年龄、性别、教育程度和家庭收入密切相关。在社区成员中，将社交媒体作为疫苗信息来源与总体疫苗意愿较低相关，而卫生系统和社区来源则与接种新疫苗的总体意愿较高相关。在所有参与者中，政府是高度信任的疫苗信息来源。在赞比亚，既往COVID-19疫苗接种情况并不能预测未来非COVID-19疫苗的接种意愿。感知威胁和特定社会人口学因素是关键预测因素，这表明需要开展快速研究，以设计沟通策略并确定针对各目标人群的可信来源。

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。