美国县级PM2.5与死亡率面板分析数据及代码：负对照暴露揭示残余混杂，2020–2024
本记录包含一项县级面板研究的分析数据和R代码，该研究覆盖美国3,100个相邻县2020–2024年的年度细颗粒物（PM2.5）与死亡率
基本信息
资源简介
美国县级PM2.5与死亡率面板分析数据及代码：负对照暴露揭示残余混杂，2020–2024
本记录收录了一项县级面板研究的分析数据与R代码，研究对象为美国3,100个相邻县在2020至2024年间的年度细颗粒物（PM2.5）与死亡率之间的关系。研究将MERRA-2 HAQAST CNN产品提供的年度PM2.5数据，与CDC WONDER提供的循环系统疾病、呼吸系统疾病及全因死亡数据相链接，并整合了来自NOAA nClimDiv的温度数据、美国人口普查局的年龄-性别构成数据以及CDC PLACES的健康指标。分析采用泊松固定效应模型，在17种设定下进行估计，并以次年的PM2.5作为阴性对照暴露，用以检验残余混杂。该数据集所属分类为呼吸系统疾病/其他，来源站为doi.org。
【数据集背景】
该数据集服务于一项关于空气污染与健康结局的县级面板分析。研究聚焦于美国本土3,100个相邻县，时间跨度为2020年至2024年，核心科学问题是年度细颗粒物（PM2.5）暴露与死亡率之间的关联。为检验观察到的关联是否受到残余混杂的影响，研究设计引入了阴性对照暴露策略，即使用次年的PM2.5作为对照暴露变量。这一设计旨在评估在县级面板分析中，常规模型是否能够有效控制未观测到的混杂因素。
【数据内容】
数据集包含分析数据与R代码两部分。分析数据覆盖美国3,100个相邻县，时间范围为2020至2024年。数据变量涉及：年度PM2.5浓度，来源于MERRA-2 HAQAST CNN产品；死亡率结局，包括循环系统疾病死亡、呼吸系统疾病死亡和全因死亡，来源于CDC WONDER；温度数据，来源于NOAA nClimDiv；年龄-性别构成数据，来源于美国人口普查局；健康相关指标，来源于CDC PLACES。R代码用于执行泊松固定效应模型分析，涵盖17种模型设定，并实现以次年PM2.5作为阴性对照暴露的检验流程。
【采集与来源】
数据来源包括多个公开数据库与产品：PM2.5数据来自MERRA-2 HAQAST CNN产品；死亡率数据来自CDC WONDER；温度数据来自NOAA nClimDiv；年龄-性别构成数据来自美国人口普查局；健康指标来自CDC PLACES。所有数据均为县级年度数据，覆盖2020至2024年。数据集的来源站为doi.org。
【适用场景】
该数据集适用于县级面板分析中空气污染与健康结局关联的研究，尤其适合探讨细颗粒物（PM2.5）与循环系统疾病、呼吸系统疾病及全因死亡率之间的关系。阴性对照暴露的设计可用于评估残余混杂，适用于方法学研究中关于因果推断偏倚的检验。此外，该数据集也可用于复现或扩展泊松固定效应模型在环境流行病学中的应用。
【使用方法】
使用者可利用提供的R代码，对分析数据执行泊松固定效应模型估计。代码支持17种模型设定的运行，并包含以次年PM2.5作为阴性对照暴露的检验步骤。分析单位为国家层面的县级年度观测，时间范围为2020至2024年。使用时应确保数据链接逻辑与代码一致，以复现原研究的分析流程。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量与限制的具体说明。数据覆盖范围为美国3,100个相邻县，时间跨度为2020至2024年，未涵盖其他地区或时段。阴性对照暴露的使用旨在检验残余混杂，但源站未提供该检验的具体结果或效能评估。其他潜在限制，如数据缺失、测量误差或模型假设等，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款的具体信息。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23303788
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
本记录包含一项县级面板研究的分析数据和R代码，该研究考察了2020—2024年美国本土3100个相邻县的年度细颗粒物（PM2.5）与死亡率。年度PM2.5数据来自MERRA-2 HAQAST CNN产品，并与CDC WONDER的循环系统、呼吸系统和全因死亡数据相关联，温度数据来自NOAA nClimDiv，年龄-性别构成数据来自美国人口普查局，健康指标来自CDC PLACES。分析在17种设定下估计了泊松固定效应模型，并使用次年的PM2.5作为阴性对照暴露，以检验残余混杂。
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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