Karamoja 学校与医疗机构气候韧性水、环境卫生和个人卫生服务加速影响评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Karamoja 地区学校与医疗机构加速气候韧性水、环境卫生和个人卫生(WASH)服务的影响评估

Elijah KipchumbaElijah Kipchumba
clinicaltrials
浏览 7
文本分类DiarrheaRespiratory Tract Infections (RTI)Menstrual HygieneAbsenteeism
Impact Evaluation of Accelerating Climate-Resilient Water, Sanitation and Hygiene Services for Schools and Healthcare Facilities in Karamoja

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Karamoja 学校与医疗机构气候韧性水、环境卫生和个人卫生服务加速影响评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Karamoja 地区学校与医疗机构加速气候韧性水、环境卫生和个人卫生(WASH)服务的影响评估。覆盖腹泻、呼吸道感染(RTI)、月经卫生与缺勤等健康与教育结局,涉及学校 WASH 干预对儿童健康、尊严和学习的作用。可用于分析 WASH 干预与腹泻、RTI、缺勤等结局的关联,支持呼吸系统疾病及其他相关主题的分类与影响评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:腹泻、呼吸道感染(RTI)、月经卫生、缺勤。背景与理由:学校获得安全水和环境卫生对儿童健康、尊严和学习至关重要。然而,关于学校 WASH 干预效果的证据仍不一致。一项对 38 项研究的系统综述发现,学校缺勤减少幅度在 21% 至 61% 之间。若干试验报告女生的效果更大。但一些整群随机试验未发现效果。其中包括一项在 60 所埃塞俄比亚学校开展的试验,未发现出勤率改善。最大效果通常出现在严重缺水的环境中。一项肯尼亚试验发现,在接受水处理的学校中,女生缺勤的比值降低 58%。然而,该试验未发现所有学校整体上的效果。该干预还降低了腹泻患病率,降低幅度为

【主题与分类】

主题标签:Diarrhea、Respiratory Tract Infections (RTI)、Menstrual Hygiene、Absenteeism。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07823231

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    • 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。

数据说明

条件:腹泻、呼吸道感染(RTI)、月经卫生、缺勤。背景与理由:在学校获得安全用水和卫生设施对儿童的健康、尊严和学习至关重要。然而,关于学校WASH干预效果的证据仍不一致。一项涵盖38项研究的系统综述发现,学校缺勤率降低了21%至61%。若干试验报告称,对女孩的效果更大。然而,一些整群随机试验未发现任何效果。其中包括一项在60所埃塞俄比亚学校开展的试验,该试验未发现出勤率有所改善。最大的效果通常出现在严重缺水的环境中。一项肯尼亚试验发现,在接受水处理的学校中,女孩缺勤的几率降低了58%。然而,该试验未发现所有学校整体上有任何效果。该干预措施还使缺水学校的腹泻患病率降低了66%。在已经获得用水的学校中则没有效果。最近一项对50项试验的荟萃分析发现了类似的模式。WASH干预措施在旱季将腹泻风险降低了33%,而雨季则降低了18%。

关于月经健康干预措施的证据同样参差不齐。在乌干达,女孩在月经期间缺课的可能性几乎是其他日子的六倍。多组成部分的月经健康项目能持续改善知识、态度和自我效能。然而,迄今为止乌干达最严格的试验发现,一年后对学校出勤率或教育表现没有影响。尽管在几乎所有测量的月经健康维度上都有改善。该试验是在基线严重匮乏的环境下进行的。现有证据表明,WASH干预措施在此类条件下可能产生更大的效果。因此,该试验考察干预措施在卡拉莫贾是否产生可检测的健康和教育效果。背景与集群选择 该试验覆盖所有九个卡拉莫贾地区。这些地区是阿比姆、阿穆达特、卡邦、卡伦加、科蒂多、

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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