难民与种族化移民人群睡眠呼吸暂停数据集:诊断工具、风险因素与健康结局映射

该数据集来自 data.mendeley.com,围绕难民与种族化移民人群中睡眠呼吸暂停的患病率、风险因素、诊断挑战及身心健康影响,开展范围综述并汇总相关证据

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2026-08-22 更新
浏览 17
表格睡眠呼吸暂停难民与移民健康范围综述诊断工具风险因素健康结局呼吸道疾病
Dataset - Sleep Apnea in Refugee and Racialized Migrant Populations: Mapping Diagnostic Tools, Risk Factors, and Health Outcomes to Inform Equitable Care

基本信息

模态
表格
大小
0.001218422 GB
创建/更新时间
2026-08-22
版本
v2

资源简介

难民与种族化移民人群睡眠呼吸暂停数据集:诊断工具、风险因素与健康结局映射

Dataset - Sleep Apnea in Refugee and Racialized Migrant Populations: Mapping Diagnostic Tools, Risk Factors, and Health Outcomes to Inform Equitable Care

该数据集来自 data.mendeley.com,围绕难民与种族化移民人群中睡眠呼吸暂停的患病率、风险因素、诊断挑战及身心健康影响,开展范围综述并汇总相关证据。数据包含 6 个文件,涵盖 PRISMA-ScR 流程图、多因素交互示意图、纳入研究清单、缩写表及 PROGRESS-Plus 特征相关文件,可用于梳理该人群睡眠呼吸暂停的诊断工具、风险因素与健康结局,支持公平医疗相关研究与证据整合(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026-08-22。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本范围综述旨在梳理并综合关于难民及其他移民人群中睡眠呼吸暂停的患病率、风险因素、诊断挑战及健康影响(身体与心理)的现有证据。以下是与我们研究相关的表格和图表。

【数据结构与技术规格】

文件数 6 个,合计 1.22 MB。数据集 DOI:10.17632/k3fv9m999b.2。

【主题与分类】

主题标签:睡眠呼吸暂停、难民与移民健康、范围综述、诊断工具、风险因素、健康结局、呼吸道疾病。本站分类:呼吸道疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/k3fv9m999b

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/k3fv9m999b

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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 1.2 MB。

数据说明

Divine Ngeh Budzi (2026). Dataset - Sleep Apnea in Refugee and Racialized Migrant Populations: Mapping Diagnostic Tools, Risk Factors, and Health Outcomes to Inform Equitable Care [Dataset]. http://doi.org/10.17632/k3fv9m999b.1

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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