数据:职业性接触性皮炎——北美接触性皮炎组2001至2016年数据回顾性分析

该数据集来自 Mendeley Data,对应一项关于职业性接触性皮炎的研究,基于北美接触性皮炎组 2001 至 2016 年接受斑贴试验的患者数据

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2021-03-16 更新
浏览 11
其他分类职业性皮肤病接触性皮炎斑贴试验过敏原筛查皮肤疾病回顾性分析
Data from: Occupational Contact Dermatitis: Retrospective Analysis of North American Contact Dermatitis Group Data, 2001 to 2016

基本信息

模态
其他
大小
0.000031967 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2021-03-16
版本
v1

资源简介

数据:职业性接触性皮炎——北美接触性皮炎组2001至2016年数据回顾性分析

Occupational Contact Dermatitis: Retrospective Analysis of North American Contact Dermatitis Group Data, 2001 to 2016

该数据集来自 Mendeley Data,对应一项关于职业性接触性皮炎的研究,基于北美接触性皮炎组 2001 至 2016 年接受斑贴试验的患者数据。研究分析了职业性皮肤病及职业性变应性接触性皮炎的发生频率、职业相关性、皮损部位与暴露来源,并记录人口学及职业/行业信息。共评估 38614 名患者,其中 4471 人(11.6%)患有职业性皮肤病,3150 人(70.5%)为变应性接触性皮炎。常见过敏原包括橡胶促进剂、防腐剂和双酚 A 环氧树脂,手部、手臂和面部为常见受累部位。该数据可用于职业性皮炎过敏原分布与职业风险相关研究(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2021-03-16。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):提供职业性皮肤病(OSD)的概述,以及对2001-2016年接受斑贴试验的北美患者中职业性ACD的分析。方法:对OSD患者进行分析,内容包括对一组筛查过敏原的过敏反应频率、职业相关性、皮肤疾病部位和暴露来源。记录人口学及职业/行业信息。结果:在评估的38,614名患者中,4471人(11.6%)患有OSD,其中3150人(70.5%)患有ACD。最常见的职业相关过敏原包括橡胶促进剂、防腐剂和双酚A环氧树脂。手部(75.8%)、手臂(30.0%)和面部(15.9%)是常见的皮炎部位。受影响最多的职业是服务人员和机器操作员。局限性:我们的队列可能无法反映一般劳动人口。结论:本研究识别了常见的职业性过敏原,

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 31.97 KB。数据集 DOI:10.17632/yvgg24th6g.1。

【主题与分类】

主题标签:职业性皮肤病、接触性皮炎、斑贴试验、过敏原筛查、皮肤疾病、回顾性分析。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/yvgg24th6g

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/yvgg24th6g/1

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    • 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。

数据集大小约 32.0 KB。

数据说明

(2021). Occupational Contact Dermatitis: Retrospective Analysis of North American Contact Dermatitis Group Data, 2001 to 2016 [Dataset]. http://doi.org/10.17632/yvgg24th6g.1

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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