肯尼亚幼儿贫血、微量营养素状况与肺炎球菌疫苗应答关联的复制数据

数据可用于分析贫血、维生素与矿物质状。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。本数据集为呼吸系统疾病领域公开数据集,由Harvard Dataverse提供,主题涵盖疫苗编码。

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其他回归Medicine, Health and Life SciencesVitamin B12anaemiairon deficiencyfolatevitamin A;vitamin Dzincvitamin Emicronutrient deficiencyStreptococcus pneumoniae vaccine疫苗编码
Replication Data for: Association between anaemia, micronutrient status, and pneumococcal vaccine responses in young Kenyan children

基本信息

模态
其他
大小
0.000387184 GB
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

肯尼亚幼儿贫血、微量营养素状况与肺炎球菌疫苗应答关联的复制数据

Replication Data for: Association between anaemia, micronutrient status, and pneumococcal vaccine responses in young Kenyan children

该数据集是论文《Association between anaemia, micronutrient status, and pneumococcal vaccine responses in young Kenyan children》的复制数据,包含三项独立临床试验中入组儿童的人口学、微量营养素和抗体测量数据。三项试验分别为 PRISM(NCT01028326,PCV10 疫苗,n=195)、PATH-wSP(NCT02543892,全菌体 Streptococcus pneumoniae 疫苗,n=169)和 FPCV(NCT03489018,分次剂量 PCV10/PCV13,n=261)。数据可用于分析贫血、维生素与矿物质状。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Vitamin B12、anaemia、iron deficiency、folate、vitamin A;、vitamin D、zinc、vitamin E、micronutrient deficiency。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/J0L1SO

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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/J0L1SO

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  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。

数据集大小约 387.2 KB。

数据说明

这是手稿《肯尼亚幼儿贫血、微量营养素状况与肺炎球菌疫苗应答之间的关联》的重复数据集。该数据集包含三项独立临床试验中入组儿童的人口统计学、微量营养素和抗体测量数据:1)PRISM(NCT01028326,PCV10疫苗,n=195),PATH-wSP(NCT02543892,全细胞肺炎链球菌疫苗,n=169),以及FPCV(NCT03489018,分次剂量PCV10/PCV13,n=261)。

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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