欧洲中心的难民营：抵达布鲁塞尔的寻求庇护者临床特征数据

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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.p9b21

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数据说明

背景 2015年夏季，叙利亚战争难民的外流以及邻国难民营的饱和，导致包括比利时在内的欧洲国家涌入大量寻求庇护者。本研究旨在描述抵达一个拥挤难民营的寻求庇护者的人口学和临床特征，该难民营位于一个医疗设施完备的发达国家中心。方法 采用描述性横断面研究设计，无国界医生组织的医生前瞻性登记了2015年9月在布鲁塞尔搭建的野战医院就诊的所有患者的年龄、性别、来源、医疗主诉和诊断。诊断结果事后根据国际疾病分类进行归类。结果 在野战医院接受检查的4037名患者中，3907名被纳入本研究进行分析。超过11%的患者遭受损伤，但这一比例被呼吸系统（36%）、牙科（9%）、皮肤（9%）和消化系统（8%）诊断的患者比例所超过。超过49%的患者在就诊时具有感染特征。

结论 在经历漫长而危险的旅程后抵达布鲁塞尔难民营的寻求庇护者，主要患有呼吸系统、牙科、皮肤和消化系统疾病。仍有七分之一的人遭受伤害。这些发现——与其他报告一致——在组建紧急医疗队和跨机构紧急卫生包或类似套件以供野战医院使用时应予以预见，即使在西欧国家也是如此。

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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