泰国老年人老龄化感知及其与口腔健康和生活质量关联的影响因素

该数据集来自 search.dataone.org,包含 421 名泰国老年人的匿名问卷与临床数据,用于横断面研究老龄化感知、口腔健康状况与口腔健康相关生活质量(OHRQoL)之间的关系

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表格回归AAQ-SForal health-related quality of lifeOHIP-14ageing perceptionoral healthMedicine, Health and Life Sciences
Factors influencing ageing perception and their association with oral health and quality of life Among Thai older adults

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

泰国老年人老龄化感知及其与口腔健康和生活质量关联的影响因素

Factors influencing ageing perception and their association with oral health and quality of life Among Thai older adults

该数据集来自 search.dataone.org,包含 421 名泰国老年人的匿名问卷与临床数据,用于横断面研究老龄化感知、口腔健康状况与口腔健康相关生活质量(OHRQoL)之间的关系。数据采用经过验证的工具采集,包括泰文版 Attitudes to Ageing Questionnaire(AAQ-SF)和 Oral Health Impact Profile(OHIP-14),涵盖社会人口学变量、临床口腔健康指标以及老龄化感知和 OHRQoL 的总分与子量表得分。该数据集可用于分析影响老龄化感知的因素,并探索其与口腔健康及生活质量之间的关联,支持研究的透明性与可重复性(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含 421 名泰国老年人的匿名回答,他们参与了一项关于老龄化感知、口腔健康状况和口腔健康相关生活质量(OHRQoL)的横断面研究。数据使用经过验证的工具收集,包括泰文版 Attitudes to Ageing Questionnaire(AAQ-SF)和 Oral Health Impact Profile(OHIP-14)。数据集包括社会人口学变量、临床口腔健康指标,以及老龄化感知和 OHRQoL 的总分和子量表得分。该数据集按照 PLOS ONE 的数据共享政策准备,以支持透明性和可重复性。

【主题与分类】

主题标签:AAQ-SF、oral health-related quality of life、OHIP-14、ageing perception、oral health、Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:口颌系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A47f1641972fb6d93d7dcea4b68476a73d7f461548f1cc6de6bb7cd40fd9d7a18

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    • 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

该数据集包含421名泰国老年人的匿名回答,这些老年人参与了一项关于老龄化认知、口腔健康状况和口腔健康相关生活质量(OHRQoL)的横断面研究。数据采用经过验证的工具收集,包括泰文版老龄化态度问卷(AAQ-SF)和口腔健康影响程度量表(OHIP-14)。数据集包含社会人口学变量、临床口腔健康指标,以及老龄化认知和OHRQoL的总分与子量表得分。该数据集按照PLOS ONE的数据共享政策整理,以支持透明性和可重复性。

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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