2018年五岁以下儿童人副流感病毒相关急性下呼吸道感染全球负担:系统综述与荟萃分析
该数据集来自 datashare.ed.ac.uk,提供 2018 年五岁以下儿童人副流感病毒(hPIV)相关急性下呼吸道感染(ALRI)全球负担研究使用的数据,包括 hPIV 相关 ALRI 的发病率、住院率、伴低氧血症住院率、院内病死率、住院 ALRI 中 hPIV 阳性比例以及研究主要结果

基本信息
资源简介
2018年五岁以下儿童人副流感病毒相关急性下呼吸道感染全球负担:系统综述与荟萃分析
该数据集来自 datashare.ed.ac.uk,提供 2018 年五岁以下儿童人副流感病毒(hPIV)相关急性下呼吸道感染(ALRI)全球负担研究使用的数据,包括 hPIV 相关 ALRI 的发病率、住院率、伴低氧血症住院率、院内病死率、住院 ALRI 中 hPIV 阳性比例以及研究主要结果。数据可用于估算儿童 hPIV 相关 ALRI 的疾病负担、分析住院与死亡风险,并支持相关系统综述与荟萃分析(来源 datashare.ed.ac.uk)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们提供本研究中使用的数据集。数据集包括:(1)hPIV 相关 ALRI 的发病率(见“ALRI”文件);(2)hPIV 相关 ALRI 的住院率(见“Hos”文件);(3)伴低氧血症的 hPIV 住院率(见“sHos”文件);(4)hPIV 相关 ALRI 的院内病死率(见“CFR”文件);(5)住院 ALRI 中 hPIV 阳性比例(见“prop”文件);(6)本研究的主要结果(见“Main table results”文件)。本研究背景:急性下呼吸道感染(ALRI)是全球儿童发病和死亡的主要原因之一,2017 年占五岁以下儿童死亡的 10%。1 人副流感病毒(hPIV)包括四个主要血清型(hPIV-1 至 hPIV-4),长期以来被认为是儿童 ALRI 中的常见病毒。然而,目前尚无 hPIV 的全球负担估计
【主题与分类】
主题标签:Acute lower respiratory infection、Children、global burden、human parainfluenza virus。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/3700
下载信息
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数据集获取
源站:https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/3700
标准获取流程:
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- 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
我们提供了本研究中使用的数据集。这些数据集包括:(1) hPIV相关ALRI的发病率(见“ALRI”文件);(2) hPIV相关ALRI的住院率(见“Hos”文件);(3) 伴有低氧血症的hPIV住院率(见“sHos”文件);(4) hPIV相关ALRI的院内病死率(见“CFR”文件);(5) 住院ALRI中hPIV阳性比例(见“prop”文件);(6) 本研究的主要结果(见“Main table results”文件)。本研究背景:急性下呼吸道感染(ALRI)是全球儿童发病和死亡的主要原因之一,2017年占五岁以下儿童死亡率的10%。1 人副流感病毒(hPIV),包括四个主要血清型(hPIV-1至hPIV-4),长期以来被认为是儿童ALRI中的常见病毒。然而,由于已发表文献中 readily available 的hPIV相关ALRI发病率和死亡率数据有限,尤其是按窄年龄组划分的数据,目前尚无五岁以下儿童hPIV相关ALRI的全球疾病负担估计。
利用已发表和未发表的关于实验室确诊(培养、免疫荧光检测或分子检测)hPIV负担的数据,我们试图估算2018年全球及区域五岁以下儿童中按年龄分层与hPIV相关的ALRI病例数、住院数和死亡数。近期两项汇总分析提示,在人群水平上,五岁以下儿童中实验室确诊hPIV的ALRI病例有43-87%可归因于hPIV(归因分数),且归因分数随hPIV血清型不同而变化。为帮助更好地理解hPIV在引起ALRI中的作用,我们试图利用型别特异性数据估算全球hPIV归因ALRI负担。这些估算应有助于指导卫生投资重点和资源分配。通过提高对该疾病及其医疗负担的认识,它们还可能鼓励一项
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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