数据:印度泰米尔纳德邦新发成人肺结核患者抗结核治疗前的诊断路径与直接医疗费用
该数据集来自印度泰米尔纳德邦Vellore地区三项农村结核病单元开展的一项随机对照试验,覆盖2012年12月至2015年12月期间登记的新发成人肺结核患者

基本信息
资源简介
数据:印度泰米尔纳德邦新发成人肺结核患者抗结核治疗前的诊断路径与直接医疗费用
Data from: Diagnostic pathways and direct medical costs incurred by new adult pulmonary tuberculosis patients prior to anti-tuberculosis treatment – Tamil Nadu, India
该数据集来自印度泰米尔纳德邦Vellore地区三项农村结核病单元开展的一项随机对照试验,覆盖2012年12月至2015年12月期间登记的新发成人肺结核患者。数据记录了患者就诊的卫生机构数量、抗结核治疗开始前的就诊日期以及诊断相关的直接自付医疗费用,并采用logistic回归分析治疗启动延误和自付支出的相关因素。共访谈880名结核病患者,可用于研究诊断路径、就医行为、治疗延误及经济负担(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:结核病(TB)患者在开始治疗前面临严重延误,自付(OOP)支出往往超过家庭的经济生产力。我们评估了在印度泰米尔纳德邦Vellore地区初级卫生中心(PHCs)登记的新发成人肺结核患者的诊断前费用和就医行为。方法:这项描述性研究是一项随机对照试验的一部分,该试验于2012年12月至2015年12月在三家农村结核病单元开展,收集了卫生机构数量、抗结核治疗开始前的就诊日期以及与结核病诊断相关的直接自付医疗费用数据。采用logistic回归分析检查与治疗启动延误和自付支出相关的因素。结果:在880名接受访谈的结核病患者中,34.7%首先到公共卫生机构就诊
【主题与分类】
主题标签:rural、Health systems delay、Treatment delay、Tuberculosis、Private practitioners。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.31k1f
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 95.8 KB。
数据说明
背景:结核病(TB)患者在开始治疗前面临严重延误,自付(OOP)支出往往超过家庭的经济生产力。我们评估了在印度泰米尔纳德邦韦洛尔区初级卫生中心(PHCs)登记的新发成人肺结核患者的诊断前费用和就医行为。方法:这项描述性研究是2012年12月至2015年12月在三个农村结核病单位进行的一项随机对照试验的一部分,收集了卫生机构数量、开始抗结核治疗前就诊日期以及与结核病诊断相关的直接自付医疗费用数据。逻辑回归分析检验了与治疗开始延迟和自付支出相关的因素。结果:在受访的880名结核病患者中,34.7%首次就诊于公共卫生机构,65%的患者将私人卫生机构作为其首个就医点。个人平均月收入为77.79美元(标准差57.14)。约69%的患者产生了治疗前费用,平均为39.74美元。
总体而言,患者从开始治疗的中位时间为6天(IQR 3-11天),卫生系统延误的中位时间为21天(IQR 10-30天)。年龄≤40岁(aOR:1.73;CI:1.22-2.44)、糖尿病(aOR:1.63;CI:1.08-2.44)以及首次就诊于私立卫生机构(aOR:17.2;CI:11.1-26.4)与更高的直接自付医疗费用相关,而年龄≤40岁(aOR:0.64;CI:0.48-0.85)和首次就诊于私立卫生机构(aOR:1.79,CI:1.34-2.39)与卫生系统延误相关。结论:在PHC登记的农村结核病患者中,大多数首先就诊于私立卫生机构,并在诊断和开始抗结核治疗之前产生了大量直接自付医疗费用和延误。本研究强调需要使PHC成为首选的首诊接触点,以更有效地抗击结核病。
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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