Nairobi County与Kiambu County性交前后左炔诺孕酮1.5mg可行性与可接受性研究

该数据集来自search.dataone.org,为一项为期12个月的前瞻性、单臂、开放标签干预研究,于2020年8月至2021年8月在Nairobi County和Kiambu County开展,共筛查并纳入897名18–49岁有妊娠风险且性行为不频繁(每月性交频率六次或以下)的女性

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表格pericoitalacceptabilityurban and peri-urbanlevonorgestrel 1.5 mgfeasibilitySocial Sciences
A Study on the Feasibility and Acceptability of Pericoital Levonorgestrel 1.5mg in Nairobi County and Kiambu County

基本信息

模态
表格
许可
https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.1/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN/CIAFAN
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

Nairobi County与Kiambu County性交前后左炔诺孕酮1.5mg可行性与可接受性研究

A Study on the Feasibility and Acceptability of Pericoital Levonorgestrel 1.5mg in Nairobi County and Kiambu County

该数据集来自search.dataone.org,为一项为期12个月的前瞻性、单臂、开放标签干预研究,于2020年8月至2021年8月在Nairobi County和Kiambu County开展,共筛查并纳入897名18–49岁有妊娠风险且性行为不频繁(每月性交频率六次或以下)的女性。数据涵盖入组数据集、双月调查、约6个月随访时的扩展调查以及电子商务药房销售日志,可用于研究性交前后左炔诺孕酮1.5mg的可行性与可接受性(来源 DataONE,https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.1/customlicense?persistentId。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):一项为期12个月的前瞻性、单臂、开放标签干预研究,于2020年8月至2021年8月开展。共筛查并纳入897名18–49岁有妊娠风险且性行为不频繁(即每月性交频率六次或以下)的女性。涉及多个数据收集点:入组数据集、双月调查、约6个月随访时的扩展调查以及电子商务药房销售日志。

【主题与分类】

主题标签:pericoital、acceptability、urban and peri-urban、levonorgestrel 1.5 mg、feasibility、Social Sciences。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A98ae4204da8df4f79c4ab73037798a7149a34a6505f298d546f355977d5870dd

使用许可:https://dataverse.harvard.edu/api/datasets/:persistentId/versions/1.1/customlicense?persistentId=doi:10.7910/DVN/CIAFAN。

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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。

数据说明

一项于2020年8月至2021年8月开展、为期12个月的前瞻性、单臂、开放标签干预性研究。共筛查并纳入897名18–49岁、有妊娠风险且性生活不频繁(即每月性交频率六次或以下)的女性。研究涉及多个数据收集节点:入组数据集、每两月一次的调查、约6个月随访时的扩展调查,以及电子商务药房销售日志。

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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