美国国家健康与营养调查(NHANES)1999-2000-112397
该数据集为美国国家健康与营养调查(NHANES)1999-2000年度的数据,由美国卫生与公众服务部疾病控制与预防中心国家卫生统计中心开展,机构为ICPSR

基本信息
资源简介
美国国家健康与营养调查(NHANES)1999-2000
National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), 1999-2000
该数据集为美国国家健康与营养调查(NHANES)1999-2000年度的数据,由美国卫生与公众服务部疾病控制与预防中心国家卫生统计中心开展,机构为ICPSR。NHANES结合个人访谈与体格检查,评估美国成人和儿童的健康与营养状况。1999年起该项目转为持续进行,每年调查约5000人的全国代表性样本,覆盖美国各县,每年访问15个县。1999-2000年度包含9965名个体的数据。该数据可用于口腔疾病、营养、慢性病及行为健康等多领域研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2009。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):美国国家健康与营养调查(NHANES)是一项旨在评估美国成人和儿童健康与营养状况的研究项目。NHANES结合个人访谈与体格检查,重点关注不同人群或健康主题。这些调查由国家卫生统计中心(NCHS)从1971年至1994年定期开展。1999年,NHANES成为一项持续进行的项目,其关注点不断变化,涵盖多种健康与营养测量指标,旨在应对当前和新出现的关切。这些调查检查每年约5000人的全国代表性样本。这些人分布在美国各县,每年访问其中15个县。1999-2000年度NHANES包含9965名个体的数据(以及MEC检查样本量
【主题与分类】
主题标签:acculturation、aging、alcohol consumption、allergies、anxiety、cardiovascular disease、cognitive functioning、consumer behavior、demographic characteristics、depression (psychology)。本站分类:口腔疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://www.icpsr.umich.edu/web/NACDA/studies/25501
下载信息
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源站:https://doi.org/10.3886/icpsr25501
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- 部分平台提供 SDK,例如:
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
美国国家健康与营养调查(NHANES)是一项旨在评估美国成人和儿童健康与营养状况的研究计划。NHANES结合了个人访谈和体格检查,重点关注不同的人群或健康主题。这些调查由国家卫生统计中心(NCHS)从1971年至1994年定期进行。1999年,NHANES成为一个持续进行的项目,其关注点不断变化,涉及多种健康和营养测量指标,旨在应对当前和新出现的关切。该调查每年检查约5,000人的全国代表性样本。这些人分布在美国各县,每年访问其中15个县。1999-2000年的NHANES包含9,965名各年龄段个体的数据(以及MEC检查样本量为9,282人)。NHANES II(1976-1980年)、西班牙裔HANES(1982-1984年)和NHANES III(1988-1994年)中提出的许多问题与1999-2000年NHANES中的新问题相结合。
1999-2000年的NHANES收集了人群中特定慢性病和疾病的患病率数据,以及对先前未确诊疾病的估计,还包括受访者已知并报告的疾病。研究还考察了风险因素,即个人生活方式、体质、遗传或环境中可能增加患某种疾病或状况几率的方面。收集了有关吸烟、饮酒、性行为、药物使用、身体健康与活动、体重及饮食摄入的数据。还收集了生殖健康某些方面的信息,如口服避孕药的使用和母乳喂养实践。访谈包括人口统计学、社会经济、饮食和健康相关问题。检查部分包括医学、牙科和生理测量,以及实验室检测。人口统计学数据
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
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