乌干达社区卫生工作者注射DMPA-SC或DMPA-IM的续用研究数据

该数据集来自乌干达的避孕续用研究,对象为决定开始注射避孕的Village Health Teams(VHTs)计划生育客户,她们自行选择DMPA-SC或DMPA-IM

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表格预测Social SciencesSayana PressSubcutaneous DMPADMPA-SCInjectable contraceptionDMPA-IMContraceptive continuationMedicine, Health and Life Sciences
Continuation of DMPA-SC or DMPA-IM when administered by community health workers in Uganda

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

乌干达社区卫生工作者注射DMPA-SC或DMPA-IM的续用研究数据

Continuation of DMPA-SC or DMPA-IM when administered by community health workers in Uganda

该数据集来自乌干达的避孕续用研究,对象为决定开始注射避孕的Village Health Teams(VHTs)计划生育客户,她们自行选择DMPA-SC或DMPA-IM。研究随访至多四次注射(提供12个月妊娠保护)以判定续用情况,并在首次注射(基线)、第二次注射、第四次注射及停用时进行访谈,数据集包含全部访谈信息。数据可用于分析皮下与肌内注射型长效避孕在社区分发模式下的续用差异及相关社会行为因素(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究旨在考察乌干达Village Health Teams(VHTs)注射皮下和肌内长效醋酸甲羟孕酮(DMPA-SC和DMPA-IM)后的续用情况。参与者是已决定开始使用注射避孕药的VHTs计划生育客户。女性选择DMPA-SC或DMPA-IM,研究工作人员随访至多四次注射(提供12个月的妊娠保护)以确定避孕续用情况。研究工作人员在女性首次注射(基线)、第二次注射、第四次注射以及停用任一产品时对其进行访谈。所有访谈的信息均包含在本数据集中。本研究的方法和结果在关联的出版物中描述。

【主题与分类】

主题标签:Social Sciences、Sayana Press、Subcutaneous DMPA、DMPA-SC、Injectable contraception、DMPA-IM、Contraceptive continuation、Medicine, Health and Life 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%3A48f494e42b754c2ccaaf87896791ef3e3e5c01fc5ecfbe2868364d9004f3c0b1

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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

本研究旨在考察乌干达乡村卫生团队(VHTs)施用皮下和肌肉注射长效醋酸甲羟孕酮(DMPA-SC和DMPA-IM)的续用情况。研究对象为决定开始使用注射避孕药的VHTs计划生育服务对象。妇女自行选择DMPA-SC或DMPA-IM,研究人员对其随访长达四次注射(提供12个月的避孕保护),以确定避孕续用情况。研究人员在妇女首次注射(基线)、第二次注射、第四次注射时以及若其停用任一产品时对其进行访谈。所有访谈信息均纳入本数据集。本研究的方法和结果见相关出版物。

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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