复制数据：在更广泛的健康背景下重新思考营养不良的测量：应关注可能原因还是实际影响？

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Aeb99284262002617ec3c6a023293bd6d314ac4a8ac54ddd03309bd5101518f7d

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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。

数据说明

该数据库提供了全球各地营养不良负担及其社会成本的估算值。为得出这些估算值，根据文献建议，将多种健康结局归因于营养不良。世界卫生组织（WHO）全球疾病负担（GBD）研究中涵盖且与营养不良直接相关的健康结局包括：蛋白质-能量营养不良、碘缺乏、维生素A缺乏和缺铁性贫血。此外，18%的腹泻病和41%的下呼吸道感染可归因于锌缺乏，5%的孕产妇死亡可归因于缺铁性贫血。将因这些不同健康结局而损失的伤残调整生命年（DALYs）进行汇总（并使用2011年人口数据，根据WHO 2004年数据生成2011年DALYs估算值），可得出2011年全球和国家层面因各种形式饥饿造成的DALYs损失负担结果。全球范围内，因微量营养素营养不良（隐性饥饿）损失4400万DALYs，因营养不足（慢性饥饿）损失2100万DALYs。

虽然同一个人可能既营养不良又患有某种微量营养素缺乏症，但在计算伤残调整生命年（DALYs）时，各种健康结果按病因明确区分；也就是说，损失的DALYs是可相加的（这是其概念优势之一）。因此，将所有形式的饥饿全球负担加总，共计损失6500万DALYs——约占疾病总负担的4%。所有这些计算均采用世界卫生组织（WHO）提供的国家层面DALYs损失的最新数据。此外，另一组全球层面营养不良成本的估算数据来源于健康指标与评估研究所（IHME）更近期但分类较不详细的数据。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。