孟买非复杂性肺结核患者求医、诊断与治疗启动的时长与延迟数据

背景:及时诊断和启动治疗对于减少结核病(TB)在孟买等地的传播链至关重要,当地近 60% 的居民居住在过度拥挤的贫民窟。本研究记录了从出现提示 TB 的症状到启动 TB 治疗的路径,并考察了孟买非复杂性肺结核患者延迟的相关因素

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表格回归肺结核呼吸系统疾病求医延迟诊断延迟治疗启动Mumbai流行病学调查
Data from: Durations and delays in care seeking, diagnosis and treatment initiation in uncomplicated pulmonary tuberculosis patients in Mumbai, India

基本信息

模态
表格
大小
0.000202477 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

孟买非复杂性肺结核患者求医、诊断与治疗启动的时长与延迟数据

背景:及时诊断和启动治疗对于减少结核病(TB)在孟买等地的传播链至关重要,当地近 60% 的居民居住在过度拥挤的贫民窟。本研究记录了从出现提示 TB 的症状到启动 TB 治疗的路径,并考察了孟买非复杂性肺结核患者延迟的相关因素

Data from: Durations and delays in care seeking, diagnosis and treatment initiation in uncomplicated pulmonary tuberculosis patients in Mumbai, India

【数据集背景】

源站首次发布:2016。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:及时诊断和启动治疗对于减少结核病(TB)在孟买等地的传播链至关重要,当地近 60% 的居民居住在过度拥挤的贫民窟。本研究记录了从出现提示 TB 的症状到启动 TB 治疗的路径,并考察了孟买非复杂性肺结核患者延迟的相关因素。方法:在 15 个高 TB 负担行政区的贫民窟开展了一项基于人群的回顾性调查,以识别 153 名自报 TB 患者。随后,使用开放式访谈提纲对符合纳入标准的 76 名同意患者进行了深度访谈。计算了新患者和复治患者的平均总时长、首次求医、诊断和治疗启动时长及延迟。表现出特定延迟的患者被分

【主题与分类】

主题标签:肺结核、呼吸系统疾病、求医延迟、诊断延迟、治疗启动、Mumbai、流行病学调查。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.bt36t

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 202.5 KB。

数据说明

背景:在孟买等地,及时诊断和开始治疗对于减少结核病的传播链至关重要,因为那里近60%的居民居住在过度拥挤的贫民窟中。本研究记录了从出现提示结核病的症状到开始结核病治疗的路径,并探讨了孟买无并发症肺结核患者延误的相关因素。方法:在15个结核病高负担行政区的贫民窟开展了一项基于人群的回顾性调查,以识别153名自报结核病患者。随后,使用开放式访谈提纲对76名符合纳入标准并同意参与的患者进行了深度访谈。计算了新患者和复治患者的总路径、首次就医、诊断和开始治疗的平均时长及延误情况。根据中位数将存在明确延误的患者分为离群值和非离群值,分别针对三种延误进行分析。结果:总路径的平均时长为65天,29%的患者为离群值。重要的是,新患者(24天)和复治患者(25天)的首次就医平均时长相似。

诊断时长占总路径的55%,主要见于新患者。在三个时长中,治疗启动的占比最低,复治患者的平均时长为新患者的两倍。经历诊断延迟的女性患者显著更多。观察到患者从私营部门向公共部门、从非对抗疗法向对抗疗法的大量转移,尤其是在治疗启动方面。结论:在结核病控制策略中,需要考虑实现提供者(尤其是非对抗疗法提供者)和患者的积极行为改变。需要特别关注结核病患者的咨询,以便在复发时及时寻求治疗。应优先改善脆弱地区的环境卫生,并提供p

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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